函数共689篇 第46页
函数是预先定义的功能块（由代码组成）。我们编写函数的目的通常是为了反复调用它（提高代码的复用性）。
排序
Spark Streaming编程模型，DStream 的操作流程和使用方法
本节将介绍 Spark Streaming 的编程模型，包括 DStream 的操作流程和使用方法。 DStream 的操作流程 DStream 作为 Spark Streaming 的基础抽象，它代表持续性的数据流。这些数据流既可以通过外...
1年前Spark Streaming简介
Spark Streaming 是 Spark 核心 API 的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。 Spark Streaming 支持从多种数据源获取数据，包括 Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kin...
1年前Spark总体架构和运行流程
本节将首先介绍 Spark 的运行架构和基本术语，然后介绍 Spark 运行的基本流程，最后介绍 RDD 的核心理念和运行原理。 Spark 总体架构 Spark 运行架构如图 1 所示，包括集群资源管理器（Cluster ...
1年前Spark RDD是什么？
Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets，RDD）之上的，这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成，能够在同一个应用程序中完成大数据处理。本节...
1年前Spark是什么？Spark和Hadoop的区别
Spark 是加州大学伯克利分校 AMP（Algorithms，Machines，People）实验室开发的通用内存并行计算框架。 Spark 在 2013 年 6 月进入 Apache 成为孵化项目，8 个月后成为 Apache 顶级项目。 Spark...
1年前MapReduce编程实例：单词计数
本节介绍如何编写基本的 MapReduce 程序实现数据分析。本节代码是基于 Hadoop 2.7.3 开发的。 任务准备 单词计数（WordCount）的任务是对一组输入文档中的单词进行分别计数。假设文件的量比较大...
1年前MapReduce执行流程和Shuffle过程
本节将对 Hadoop MapReduce 的工作机制进行介绍，主要从 MapReduce 的作业执行流程和 Shuffle 过程方面进行阐述。通过加深对 MapReduce 工作机制的了解，可以使程序开发者更合理地使用 MapReduc...
1年前MapReduce实例分析：单词计数
单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述...
1年前Hadoop MapReduce工作流程介绍
MapReduce 就是将输入进行分片，交给不同的 Map 任务进行处理，然后由 Reduce 任务合并成最终的解。 MapReduce 的实际处理过程可以分解为 Input、Map、Sort、Combine、Partition、Reduce、Outpu...
2年前Hadoop MapReduce架构
Hadoop MapReduce 是 Hadoop 平台根据 MapReduce 原理实现的计算框架，目前已经实现了两个版本，MapReduce 1.0 和基于 YARN 结构的 MapReduce 2.0。 尽管 MapReduce 1.0 中存在一些问题，但是整...
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