特点spark
【触想智能】嵌入式工控一体机的特点与应用场景分析
嵌入式工控一体机是一种用于工业自动化控制的计算机设备，它将显示器、主机、键盘、鼠标等器件集成在一起，具有高可靠性、抗干扰能力强、易于维护等特点。 嵌入式工控一体机，有内嵌式和外嵌式两种，在社会生产中被广泛应用，比如我们常见的快递柜、取款机等设备就是应用了嵌入式的工控一体机。以下是小编对嵌入式工控一体 ......
CRM管理系统有哪些特点？除了基本功能您还需要了解这些
CRM管理系统的使用率逐年上升，这离不开企业对客户的依赖——管理好客户关系是企业发展你的重要因素，由此可见CRM对于任何成长中的企业都是必不可少的。以前我们写过很多关于CRM功能的文章，这篇文章换个思路，想一想CRM管理系统主要特点分别有哪些——答案应该是易于集成、易用性、可交易性、营销型、适应性等 ......
spark小记
Spark介绍 1、Spark 是一种由 Scala 语言开发的基于内存的快速/通用/可扩展的大数据分析计算引擎。 2、Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能。Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。 3、MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库 ......
spark-scala-mysql 编译报错
用spark接收mysql数据，编译时报错 java: cannot access scala.Serializable class file for scala.Serializable not found 问题原因： scala 2.13及以上版本，缺少类 Serializable 解决： 使用 ......
拖拽式工作流好用吗？有何特点？
大家都知道，随着行业的进步和发展，低代码技术平台也迎来了蓬勃发展期。很多企业喜欢使用低代码实现提质增效的办公效果，拖拽式工作流是其中一个功能，是助力企业实现流程化办公的得力助手。那么，拖拽式工作流好用吗？都有哪些优势和特点？通过本文的介绍，我们一起来了解低代码技术平台及拖拽式工作流的相关特点吧。 先 ......
数组特点及下标越界
数组的四个基本特点 其长度是确定的。数组一旦被创建，它的大小就是不可以改变的。 其元素必须是相同类型，不允许出现混合类型。 数组中的元素可以是任何数据类型，包括基本类型和引用类型。 数组变量属引用类型，数组也可以看成是对象数组中的每个元素相当于该对象的成员变量。数组本身就是对象，Java中对象是在堆 ......
java特点
 模式
1.下载Spark 3.5.0 https://spark.apache.org/downloads.html 2.安装JDK Linux 安装Openjdk 3.安装Hadoop Hadoop-3.3.6分布式集群搭建步骤 4.解压 mkdir /usr/spark tar -zxvf spark ......
spark与scala版本对应查看
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core ......
为什么Spark比MapReduce快？
1、内存和磁盘使用方面 Spark vs MapReduce不等于内存 vs 磁盘，Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于： MapReduce需要将每次计算的结果写入磁盘，然后再从磁盘读取数据，从而导致了频繁的磁盘IO。 Spark通常不需要将计算的结果写入磁盘，可以在内存中 ......
痞子衡嵌入式：简析i.MXRT1170 MECC64功能特点及其保护片内OCRAM1,2之道
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家分享的是i.MXRT1170 MECC64功能特点及其保护片内OCRAM1,2之道。 ECC是 “Error Correcting Code” 的简写，ECC 能够实现错误检查和纠正，含有 ECC 功能的内存一般称为 ECC 内存，使用了 EC ......
spark 3.0新特性
一、Adaptive Query Execution 自适应查询 https://blog.51cto.com/u_12865/7338853 二、Dynamic Partion Pruning 动态裁剪分区 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pru ......
CRM有哪些功能特点？对小微企业有什么作用？
公司作为一个组织，管理方面是重中之重。传统式的人力会是一个较为费时费力的大工程。随着科技的发展，CRM管理系统完全可以胜任企业管理的工作。CRM系统的特点包括提高管理效率、提高销售业、降低企业成本等，那么它对小微公司有哪些作用？ CRM系统对小微公司的作用： 1、提高企业管理效率 就像机器代替了传统 ......
详解Java编写并运行spark应用程序的方法WordCount_tyt2023
SparkContext：通往Spark集群的入口点，用于创建RDD和广播变量等 RDD：弹性分布式数据集，Spark应用程序的核心抽象 Transformation：操作RDD生成新的RDD，如map、filter等 Action：对RDD的操作，如count、collect等 环境：Spark ......
Spark 开发与应用_tyt2023
本实验基于MRS环境，主要介绍如何利用Spark RDD的常用算子进行简单统计分析，以及如何利用SparkSQL进行结构化批处理。 购买弹性公网IP 购买MRS集群 选择“自定义购买” 区域：华北—北京四 计费模式：按需计费 集群名称：mrs-bigdata 版本类型：普通版 集群版本：MRS 3. ......
Day39 数组基本特点及下标越界，小结
数组基本特点及下标越界，小结 数组的4个基本特点： 1.其长度是确定的。数组一旦被创建，它的大小就是不可以改变的。 2.其元素必须是相同类型，不允许出现混合类型。 3.数组中的元素可以是任何数据类型，包括基本类型和引用类型。 4.数组变量属引用类型，数组也可以看成是对象，数组中的每个元素相当于该对象 ......
在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？
在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？ ......
可拖拽表单都有哪些特点？
可拖拽表单拥有传统表单没有的优势和特点，在当前快节奏的现代化社会和职场中，拥有了非常多新老客户朋友的支持和青睐，成为助力企业实现流程化办公的有力武器。那么，可拖拽表单都有什么特点和优势？可以用在哪些领域里？带着这些问题，我们一起来探寻答案吧。 在众多服务商中，有这么一家服务商深得客户朋友的支持。它在 ......
Spark写hive insertInto和saveAsTable的差别和错误
insertInto必须保证源表字段顺序和hive表字段顺序一致，不然会插入乱序，如果字段数不一致，会报错 saveAsTable append模式下，如果字段数不一致，会报错，overwrite模式下，会重建表 如果是外部表，已经存在了数据，saveAsTable会报错 org.apache.sp ......
Hago 的 Spark on ACK 实践
长期以来，Hago 都是在 IDC 里运行大数据任务，以支撑上面的许多产品，从 2022 年开始，Hago 开始将大数据业务迁移上云，并以 Spark on ACK 的形式来运行，本文主要针对迁移过程进行介绍。 ......
Spark常用Sql
一、日期处理 1、查询当前日期 SELECT current_date() 2023-12-22 2、查询当前时间戳 select current_timestamp() 2023-12-22 14:50:19.213 3、查询当前时间戳-1小时 select current_timestamp() ......
Hive和Spark生产集群搭建
1.环境准备 1.1 版本选择 序号 bigdata-001 bigdata-002 bigdata-003 bigdata-004 bigdata-005 MySQL-8.0.31 mysql Datax Datax Datax Datax Datax Datax Spark-3.3.1 Spar ......
python的特点
python是一种开源的解释型脚本编程语言，它之所以非常流行，主要有三点原因： Python简单易用，学习成本低，看起来非常优雅干净； Python标准库和第三库众多，功能强大，既可以开发小工具，也可以开发企业级应用； Python站在了人工智能和大数据的风口上，站在风口上，猪都能飞起来。 Pyth ......
安装spark启动及遇到的问题
参考博主：Ubuntu下安装Spark3.2.0教程_ubuntu火狐浏览器怎么下载spark-CSDN博客 在这个博主的内容中安装spark，要注意滴是： 这里同时修改了spark-evn.sh的文件名称记得修改，然后下面 运行的时候我啥结果也没有，后面直接不管了打算执行命令：spark-shel ......
[spark] coalesce() 和 repartition()的区别
coalesce(1) 的主要作用是将数据合并到尽可能少的分区中，而 repartition(1) 则是将数据随机重分区为一个分区。这使得 coalesce(1) 相对而言更加高效，因为它减少了数据移动的次数，只需要在当前 Executor 上将所有分区的数据都收集到当前应用程序的单个 Execut ......