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products一個商品價格變化的表，orders商品訂單，記錄每次購買商品和日期基于Spark SQL中的不等值join實現orders和products的匹配，統計每個訂單中商品對應當時的價格 緩
摘要： 隨著大數據技術的發展，實時流計算、機器學習、圖計算等領域成為較熱的研究方向，而Spark作為大數據處理的“利器”有著較為成熟的生態圈，能夠一站式解決類似場景的問題。那你知道Spark
并行度：其實就是指的是，Spark作業中，各個stage的task數量，也就代表了Spark作業的在各個階段（stage）的并行度。如果不調節并行度，導致并行度過低，會怎么樣？假設，現在已經在spar
（1）SparkStreaming 整合 kafka 兩種方式對比 Direct 方式的優缺點分析 ： 優點： 簡化并行(Simplified Parallelism)。不現需要創建以及 unio
本篇文章主要從二個方面展開：一、Exactly Once二、輸出不重復事務：銀行轉帳為例，A用戶轉賬給B用戶，B用戶可能收到多筆錢，如何保證事務的一致性，也就是說事務輸出，能夠輸出且只會輸出一次，即A
12 數據格式 [[u'3', u'5'], [u'4', u'6'], [u'4', u'5'], [u'4', u'2']] 拆分或截取的原始數據， 可以通過 map 中的 x[0],
Spark作為數據處理的核心應用，有著重要的作用和地位，那么spark能不能取代Hadoop而存在呢？Spark只是分布式計算平臺，而hadoop已經是分布式計算、存儲、管理的生態系統。與Spark相
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大數據計算BUG處理：程序修改前資源情況：Driver : 1臺Worker : 2臺程序提交申請內存資源 ： 1G內存內存分配情況 ： 1. 20%用于程序運行2. 20%用于Shuffl
魯春利的工作筆記，誰說程序員不能有文藝范？
