EduCoder平台Spark Scala代码示例

这是 Educoder 实训项目中使用的 Redis 代码，由本人亲手编写，已通过测试。

这份基于Java的Spark操作示例代码涵盖了Spark常用算子操作、MLlib、Spark Streaming以及Spark SQL的操作示例，并附带详细说明。 注意: 代码中缺少两个jar包，你需要从Spark安装包中找到这两个包并导入项目。 适用人群: 有一定Spark基础的在职人员。 Github: https://github.com/huangyueranbbc

Spark官方中文文档，提供Scala语言的入门解释和示例，帮助新手轻松上手。

Scala是一种多范式的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的概念，由瑞士联邦理工学院洛桑（EPFL）的Martin Odersky于2001年创立。Scala的设计目标是提供一种简洁、类型安全且能够表达复杂软件构造的语言。其名称来源于“Scalable Language”，意味着它能很好地处理从小规模到大规模的应用。Spark是Apache软件基金会的一个开源大数据处理框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，并于2010年成为Apache项目。Spark主要用Scala编写，使其能够充分利用Scala的强大功能，包括并行和分布式计算的支持，以处理大规模数据集。

Spark自定义分区实战：Scala代码解析 通过Scala代码示例，演示如何进行Spark自定义分区。示例代码中包含详细注释，帮助您理解自定义分区的原理和步骤。 核心步骤： 继承Partitioner类: 创建自定义分区类，继承Spark内置的Partitioner类。 重写numPartitions方法: 定义分区数量。 重写getPartition方法: 根据分区逻辑，将数据分配到指定的分区。 应用自定义分区: 在Spark应用中使用自定义分区类，例如 rdd.partitionBy(new MyCustomPartitioner(numPartitions))。 示例代码解析: 代码结构清晰，注释详尽，便于理解。 演示了如何根据特定需求进行分区，例如按数据范围或关键字进行分区。 提供测试用例，展示自定义分区的实际应用。 适用人群: Spark初学者 希望了解自定义分区原理和实现的数据工程师 学习要点: Spark分区机制 自定义分区类的设计和实现 Scala编程基础

MongoDB SQL与Scala的混合开发关键代码，适用于Spark3.4.2。

该资源为 Apache Spark 项目中 GraphX 组件的 JAR 文件，版本为 1.0.1，构建目标为 Scala 2.10。

Scala 与 Spark 初体验 本资源包含以下软件包，助力您开启 Scala 和 Spark 之旅： JDK 8u211 (Linux x64) Scala 2.11.4 Spark 1.6.0 (适用于 Hadoop 2.6) 获取方式：百度云盘

详细解析了博客中提供的Spark Mllib Python决策树实例代码，为读者提供更加清晰易懂的理解。