Java开发Spark程序

Spark GraphX Java库（2.2.1版本）专为Spark 2.11环境设计。它提供用于图形处理和分析的高级API。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。

这份文档来源于Spark官网，详细介绍了Spark 2.0版本的Java编程开发指南及相关内容。

Spark应用程序的开发通常在Spark Shell中进行，便于代码调试。为了在生产环境中运行，推荐将调试后的代码打包成独立的Spark应用程序，并通过Scala编写并使用sbt进行打包。安装sbt的步骤包括下载sbt-launch.jar至安装目录/usr/local/sbt，创建启动sbt的Shell脚本，并增加执行权限。

Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，因其高效、灵活和易用的特性在大数据领域广受欢迎。将深入探讨Spark核心概念如RDD和DAG，以及Spark编程模型中Java API的应用。同时讨论Spark与HDFS的数据存储互动、不同的作业执行模式，以及Java编程实践中的重要步骤和操作。

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase

可以在github上下载hadoop2.7.3-on-windows_X64-master.zip，亲测可用。

本指南为开发者提供使用Java进行数据库应用程序开发的全面指导。 数据库连接 Java通过JDBC（Java数据库连接）API与数据库建立连接。JDBC提供了一套标准接口和类，允许开发者使用统一的方式访问不同类型的数据库。 驱动程序管理: 开发者需要加载相应的数据库驱动程序，以便JDBC能够与目标数据库进行通信。 连接建立: 使用DriverManager.getConnection()方法，并提供数据库URL、用户名和密码等信息，即可建立与数据库的连接。 数据操作 JDBC支持各种数据操作，包括查询、插入、更新和删除。 Statement接口: 用于执行静态SQL语句。 Prepare