1. 准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter() 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() ...
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2021-03-30 13:05:37
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1. 准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() ...
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2021-03-30 12:53:37
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2021-03-30 12:53:01
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1. 准备文本文件： 从文件创建RDD lines=sc.textFile()： 筛选出含某个单词的行 lines.filter()，lambda 参数：条件表达式： 2. 生成单词的列表： 从列表创建RDD words=sc.parallelize()： 筛选出长度大于2 的单词 words.fi ...
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2021-03-29 12:46:01
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2021-03-29 12:45:18
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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