【PySpark教程】深入学习Spark.zip

项目包含以下功能： input 文件夹: 存放项目所需数据源。 wordcount: 统计每个单词出现的总次数。 count 和 count1: 分别使用 DataFrame 和 RDD 统计人口性别和身高数据。 demo1: 分析最受欢迎老师的数据。 demo2: 对多个文件进行去重并合并。 demo3: 计算年度最高温度。

本书由Muhammad Asif Abbasi撰写，于2017年3月由Packt Publishing出版，内容从基础到高级，帮助读者全面掌握Spark技术。

这本书适合初级和有经验的DBA查看环境和评论，提供详细的学习资源。

Spark GraphX的详尽PDF资源完整版本，欢迎下载学习。英文版解说详细，适合深入研究。

Spark Python API，通常称为PySpark，是Apache Spark与Python编程语言的接口，利用Python的简洁性和Spark的强大计算能力处理大规模数据。PySpark在数据科学和机器学习项目中广泛应用。将深入探讨PySpark API的关键概念和常见函数。1. SparkContext（SC）：这是PySpark程序的核心，连接Spark集群并初始化所有其他组件。SparkConf()用于配置Spark，SparkContext(conf=conf)用于创建SparkContext实例。2. RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark中最基本的数据抽象，不可变、分区的记录集合。可以通过sc.parallelize()或sc.textFile()方法从现有数据源创建RDD。3. DataFrame和Dataset：DataFrame是基于RDD的优化存储结构，支持SQL查询和关系数据库操作。可通过sqlContext.read.format()读取CSV、JSON、Parquet等多种格式的数据。Dataset是DataFrame的类型安全版本，提供更丰富的编译时检查。4. 转换操作：RDD、DataFrame和Dataset支持多种转换操作，如map(), filter(), flatMap(), groupByKey(), reduceByKey(), join()和distinct()。这些转换定义了数据处理逻辑，只有在执行行动操作时才会计算。5. 行动操作：行动操作如count(), collect(), save()和take()会触发计算并返回结果。count()返回RDD元素数量，collect()将结果返回到驱动程序，save()将数据写入持久化存储。6. DataFrame和Dataset的操作：DataFrame提供了丰富的SQL查询功能，如select(), where(), groupBy()和agg()。

本教程全面介绍了Excel-VBA的各个方面，适合初学者和有经验的用户。涵盖了从基础到高级的内容，帮助读者掌握实用的编程技巧和应用场景。

提升网站性能的利器，助力构建高性能网站！

MongoDB是一款基于分布式文件存储的开源数据库系统，广泛应用于现代应用程序开发中，特别是在处理大量非结构化数据时。本教程将详细介绍MongoDB的核心概念、安装配置、数据操作以及高级特性，通过实例代码帮助读者快速掌握MongoDB的使用。MongoDB以JSON格式存储数据，这种文档型数据库模式使得它非常适合处理复杂的数据结构。安装MongoDB简单，适用于Windows、Linux和macOS操作系统。启动MongoDB服务后，使用命令行工具mongo与数据库交互。数据在MongoDB中以集合（Collections）形式组织，类似于关系数据库的表，无需预定义模式。集合操作如db.createCollection()和db.collectionName.insertOne()可创建和插入文档。MongoDB支持丰富的查询语言，如条件查询db.collection.find()和单个文档查询db.collection.findOne()。更新数据使用db.collection.updateOne()和db.collection.updateMany()方法，删除数据用db.collection.deleteOne()或db.collection.deleteMany()。复制集提供高可用性和数据冗余，由主节点和从节点组成，数据同步确保服务持续性。分片是MongoDB处理大数据的关键特性，通过分片键实现数据自动分配。

JAVA1234: 深入学习Mysql视频教程源码下载