1. 请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 1.1 出现原因 SparkSQL的出现源于shark存在线程安全问题和维护语法补丁问题，所以将SparkSQL拿出独立发展。SparkSQL代码由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便
## mapPartions def model_pred(partitionData): updatedData = [] for row in partitionData: pred_value = model.value.predict([row[2:]])[0] pred_value = float(round(pred_value,4)) updatedData.append([row[0],row[1],pred_value])
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板 随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应
7.Spark SQL 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 ->SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。 ->SparkSQL抛弃原有Shark的代
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容，Shark重用了Hive中的Hive SQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。可以近似的认为，Sark仅
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL的出现，解决了对不同数据源和不同数据的操作，例如结构化和非结构化数据。还有可以支持融合关系查询和复杂分析算法。 SparkSQL的前身是Shark，Shark中提供了类似于Hive的功能。但是Shark设计中导致了两个问题
集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin( ) 三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 scm.cache() 总共有多少
DStream 操作和RDD的操作很类似，分为 Transformations 转换和 Output Operations 输出两种，此外转换操作中还有一些比较复杂的算子，如：updateStateByKey(),transform()以及各种 Window 相关算子。 1、无状态转换操作 无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批次上，也就是转
集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian(） 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、 持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程
集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 三、学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 stu.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 每个学生选修了多少门课？map
网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析:一、集合运算练习 1.union()，intersection()，subtract(), cartesian() 二、内连接与外连接 1.join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.t
集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct
一、集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 二、内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 scm.cache() 总共有多少学生
一、集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 二、内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析:
学生课程分数 1.持久化 scm.cache() 2.总共有多少学生？map(), distinct(), count() 3.开设了多少门课程？ 4.生成（姓名，课程分数）键值对RDD，观察keys(),values() 5.每个学生选修了多少门课？map(), countByKey() 6.每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() 7.有多少个100分？ 8.T
三、综合练习：学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 生成（姓名，课程分数）键值对RDD，观察keys(),values() 每个学生选修了多少门课？map(), countByKey() 每门课程
