简易版Spark实验指南

OracleXEUniv简易版支持通过浏览器访问，安装后占用资源小，可作为测试连接数据库使用。Navicat可使用oracle_client10g驱动连接Oracle数据库。

正在学习的DB2教程：DB2优化（简易版） 预备：monitors ON

Oracle学习笔记的最简易版本是一份非常适合初学者的资料，涵盖了Oracle数据库的基础知识和实用技巧。

本指南提供Spark集群部署脚本，使你能够轻松分析TiDB和Hadoop上的大数据。

我也仿制了一个类似XP自带的标准型计算器，因为科学型的太复杂了，我还不太会做。我是新手，希望能和大家交流，多多指点。这是Matlab版本7.1。

将详细介绍Spark SQL的实验内容，帮助读者快速下载所需资料。

本实验报告探讨大数据分析工具Spark的安装和操作。Spark作为一款内存分布式计算框架，能够高效处理大规模数据。一、实验目的本次实验学习Spark的安装和基本操作，深入了解其核心概念与应用方法。二、实验准备在开始实验之前，需进行以下准备工作： 浏览器打开spark.apache.org，查阅latest release页面，详细了解Spark概述。 下载spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz，并解压至bigdata用户HOME目录。三、实验内容1.安装Spark解压下载的spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz至bigdata用户HOME目录，并执行bin/spark-shell运行Scala解释器。 2.执行Scala代码在spark-shell中执行以下Scala代码： scala val textFile = sc.textFile("file:///home/stu/software/hadoop/README.txt") textFile.count() val linesWithHadoop = textFile.filter(line => line.contains("Hadoop")) linesWithHadoop.count()该段代码用于读取README.txt文件，并统计包含"Hadoop"的行数。 3.链式操作在spark-shell中执行以下Scala代码： scala val linesCountWithHadoop = textFile.filter(line => line.contains("hadoop")).count() val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b) wordCounts.collect()该段代码展示了链式操作的应用。

《Spark权威指南》是一本详尽的英文指南，涵盖了2018年版的最新内容，供用户免费下载使用。

Matlab的基本使用技巧及应用领域。