Spark核心概念

深入解析Spark：核心概念与源码分析PDF，属于大数据技术丛书之一。

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELE

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千

MySQL 核心概念速查 数据库系统 (Database System) DBS 数据库 (Database) 数据库管理系统 (Database Management System) DBMS SQL 语言 Structured Query Language：结构化查询语言 SQL 分类 DDL - 数据定义语言 DML - 数据操作语言 DQL - 数据查询语言 DCL - 数据控制语言

数据挖掘通过探索大量数据集寻找有价值的模式和趋势，帮助企业了解客户、优化流程和做出明智决策。

详细解释了SQL的基本原理和使用方法，读者通过阅读可以深入了解SQL的应用。

提供解决java.lang.IllegalStateException: unread block data问题的依赖包。请在项目中引入该依赖包，以确保解决该异常。

整理Spark基础知识思维导图，包括SparkCore和SparkSQL。

Flink核心概念与应用 Flink概述 什么是Flink？ Flink的特点与优势 Flink编程模型 批处理 流处理 重要概念 Task与Operator Chains 数据流图 并行度 Task划分 TaskManager JobManager 共享资源槽 Slot的概念 资源分配与隔离 Flink的时间 事件时间 处理时间 摄入时间 Flink的Window 时间窗口 计数窗口 会话窗口 Flink的WaterMark WaterMark机制 迟到数据处理 重启策略 固定延迟重启 失败率重启 无重启

分类与聚类 分类是将数据划分到预先定义好的类别中。例如，将邮件识别为垃圾邮件或非垃圾邮件。 聚类则是将数据分组到不同的类别，这些类别事先并不确定。例如，根据用户的购买行为将用户划分到不同的消费群体。 分类与预测 分类和预测都是数据分析的重要形式，用于解决预测问题。 分类侧重于预测数据的类别标签，例如将客户分类为高价值客户或低价值客户。 预测则侧重于预测连续值，例如预测未来一周的销售额。 预测与回归 预测是指利用历史数据识别数据变化规律，构建模型，并利用该模型预测未来的数据类型、特征等。 回归分析是预测的一种典型方法，用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并利用该模型进行预测。