Spark 实用指南

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

此学习资料适合初学者，提供 Spark 的基础入门知识。

Spark是伯克利加州大学AMP实验室开发的开源通用并行框架，具有Hadoop MapReduce的优点。Spark的独特之处在于，它可以将作业中间输出结果保存在内存中，从而避免了对HDFS的频繁读写，非常适合需要迭代的MapReduce算法，如数据挖掘和机器学习。

SQL作为广泛应用的数据库语言，本书摒弃繁杂理论，着重实践，由浅入深地阐述了SQL的核心知识，适用于各类主流数据库。书中实例丰富，方便读者查阅，涵盖了不同平台上数据的排序、过滤、分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容。通过学习本书，读者可以系统掌握SQL的知识和方法，本书强调实用性，操作性强，适合SQL初学者以及软件开发和管理人员参考。

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SYBASE实用指南 数据定义语言 (DDL): 创建数据库: CREATE DATABASE database_name; 删除数据库: DROP DATABASE database_name; 创建表: CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype, ...); 删除表: DROP TABLE table_name; 修改表结构: ALTER TABLE table_name ADD/MODIFY/DROP COLUMN column_name datatype; 数据操作语言 (DML): 插入数据: INS

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