目录前言一、转换算子1.1Value类型1）map2）mapPatririons ——map和mapPartitions的区别：3）mapPartitionsWithIndex4）flatMap5）glom6）groupBy7）filter 8） sample9）distinct10）coalesce11）repartition——coalesce和repartition的区别12）sortBy1.2双Value类型13）intersection14）union15）subtract16）zip注意点：1.3Key-Value类型17）partitionBy18）reduceByKey19）g
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介HadoopMapReduce是一个用于分布式计算的开源系统。它通过把海量的数据集切分成小片段，然后并行处理这些片段，并生成最终结果。HadoopMapReduce框架由Map和Reduce两个主要的组件组成：Map函数负责将输入数据划分成键值对形式，并且输出一个中间结果；而Reduce则负责从Map产生的中间结果中汇总得到最终结果。整个过程可以简单地看作是流水线，其中Map、Shuffle和Reduce三个阶段依次进行。ApacheHadoop是目前最流行的开源分布式计算框架之一，其最新版为2.7版本，从Hadoop1.x到Hadoop2.x历经了十多年的
方式二：SQL方式操作1.实例化SparkContext和SparkSession对象2.创建caseclassEmp样例类，用于定义数据的结构信息3.通过SparkContext对象读取文件，生成RDD[String]4.将RDD[String]转换成RDD[Emp]5.引入spark隐式转换函数（必须引入）6.将RDD[Emp]转换成DataFrame7.将DataFrame注册成一张视图或者临时表8.通过调用SparkSession对象的sql函数，编写sql语句9.停止资源10.具体代码如下：package com.scala.demo.sqlimport org.apache.spa
建议大家写在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群环境和Spark集群环境，以下在IDEA中搭建的环境仅仅是在window系统上进行spark程序的开发学习，在window系统上可以不用安装hadoop和spark，spark程序可以通过pom.xml的文件配置，添加spark-core依赖，可以直接在IDEA中编写spark程序并运行结果。一、相关软件的下载及环境配置1.jdk的下载安装及环境变量配置（我选择的版本是jdk8.0（即jdk1.8），建议不要使用太高版本的，不然配置pom.xml容易报错）链接：https://pan.baidu.com/s/1deXf6pgMi
本文将介绍如何在Sparkscala程序中调用Python脚本，Sparkjava程序调用的过程也大体相同1.PythonRunner对于运行与JVM上的程序（即Scala、Java程序），Spark提供了PythonRunner类。只需要调用PythonRunner的main方法，就可以在Scala或Java程序中调用Python脚本。在实现上，PythonRunner基于py4j，通过构造GatewayServer实例让python程序通过本地网络socket来与JVM通信。//LaunchaPy4Jgatewayserverfortheprocesstoconnectto;thiswil
everybody七夕来了还单着么？一、简介ChatGPTJava版SDK开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java，目前收获将近2200+个star🌟。最新版：1.1.1-beta0com.unfbxchatgpt-java1.1.1-beta0二、特性支持支持GPT插件模式参考实现PluginTest支持当key异常（失效、过期、封禁）时，自定义动态处理key参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor支持当key异常时的告警处理（钉钉、飞书、email、企业微信等等需要自定义开发）参考实现DynamicKeyOpen
ApacheShirorememberMe反序列化漏洞（Shiro550）复现什么是ShiroApacheShiro™是一个强大且易用的Java安全框架,能够用于身份验证、授权、加密和会话管理。Shiro拥有易于理解的API,您可以快速、轻松地获得任何应用程序——从最小的移动应用程序到最大的网络和企业应用程序。-官方介绍简单来说这个框架是一个java框架可以进行身份验证、授权、加密、会话管理。受其影响的版本：小于等于1.24判断依据：查看返回包中是否存在：rememberMe=deleteMe原理说明：在shiro小于1.2.4版本中，加密用户信息通过序列化之后存储在Cookie中rememb
测试flink1.12.7连接kafka：packageorg.test.flink;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.Flink
文章目录集成其他系统Spark读写Doris准备Spark环境使用SparkDorisConnectorFlinkDorisConnector准备Flink环境使用FlinkDorisConnectorDataXdoriswriter数据湖分析JDBC和ODBCODBC外部表使用方式使用ODBC的MySQL外表使用ODBC的Oracle外表ES外表原理使用方式参数配置查询用法使用建议JDBC外表Hive外表多源数据目录(※)基本概念HivelcebergHudiESJDBC集成其他系统准备表和数据：CREATETABLEtable1(siteidINTDEFAULT'10',citycodeS
1:背景：1:splunk有时要去拉取kafka上的数据：下面要用的有用的插件：SplunkConnectforKafka先说一下这个Splunkconnectforkafka是什么：WhatisSplunkConnectforKafka?SpunkConnectforKafkaisa“sinkconnector”builtontheKafkaConnectframeworkforexportingdatafromKafkatopicsintoSplunk.Withafocusonspeedandreliability,includedinsidetheconnnecterisascalabl
