RDD操作

RDD 分区调整：- repartition()- coalesce()聚合函数：- reduce()- aggregate()关联函数：- join()- cogroup()

Spark RDD提供了一种灵活的数据处理方式，适用于分布式计算环境。利用RDD，用户可以轻松地进行数据分片和并行计算，从而提高处理效率。通过RDD的转换和行动操作，可以实现数据的高效处理和分析。RDD支持多种编程语言，方便用户根据需求进行选择。

在Apache Spark框架中，弹性分布式数据集（RDD）是基本的数据抽象，具有不可变性和分布式特性，能够并行处理集群节点上的数据。深入介绍了RDD的核心概念，以及常见的转换（Transformation）和动作（Action）操作，包括map、filter、flatMap、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、sample等。

详细解析了Scala语言中操作RDD的代码。通过逐行分析Scala基础和RDD操作，深入解释了map和reduceByKey的使用方法。同时探讨了Scala中下划线的多种用法，如作为占位符、元组元素访问、模式匹配和变量初始化。最后介绍了transform操作在RDD转换中的应用。

Spark提供多种RDD持久化级别，用于在CPU和内存消耗之间进行权衡。建议优先考虑MEMORY_ONLY，若数据量过大则选择MEMORY_ONLY_SER进行序列化存储。另外，可选带有_2后缀的备份策略以实现快速失败恢复，避免重新计算。尽量避免使用DISK相关策略，因为从磁盘读取数据的性能不如重新计算。

深入理解PPT中的RDD算子

深入探讨了Spark RDD的核心概念和基本语法，涵盖了Spark的基本特性、生态体系、支持的API、运行模式以及RDD的创建和计算类型。Spark作为高可伸缩性、高容错性的分布式计算框架，通过内存存储中间结果和优化有向无环图等特点，显著提高了大规模数据处理的效率。文章还详细介绍了RDD的容错Lineage机制，确保计算过程的可靠性。

搜狗搜索流的应用案例展示了如何利用Spark核心的RDD功能处理大数据，通过摸索和实践，深入探索数据处理的精髓。

Java操作MySQL的驱动程序为com.mysql.jdbc.Driver，连接URL为jdbc:mysql://localhost:3306/db，用户名为root，密码需使用mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar提供的包。

Hive 操作指南 1. Hive 概念与连接 2. Hive 数据类型 2.1 原子数据类型 2.2 复杂数据类型 2.3 Hive 类型转换 3. Hive 数据库操作 3.1 创建数据库 3.2 删除数据库 4. Hive 表操作 4.1 创建表 4.1.1 使用 LIKE 关键字创建新表 4.2 修改表 4.2.1 新增字段 4.2.2 修改字段 4.2.3 重命名表 4.3 删除表 5. Hive 分区 5.1 添加分区 5.2 删除分区 6. SHOW 语句 7. DESCRIBE 语句 8. 加载数据 9. 表连接 10. 子查询 11. UNION ALL 12. Hive 使