背景Nginx代理渠道接口的tcp端口时报错：unknowndirective“stream”解决编译时，通过添加–with-stream参数来安装stream模块。需要手工加载ngx_stream_module.so模块。#安装到/home/jjtg6/soft/nginx-1.6.3，关联软件路径根据上面解压路径确定[/home/jjtg6/soft]cdnginx-1.6.3/[/home/jjtg6/soft/nginx-1.6.3]./configure--prefix=/home/hstc61/nginx-1.6.3--with-openssl=/home/hstc61/opens

嗨喽，最近小伙伴们快要期末考试了吧，下面是我对《Spark零基础实战》的总结，希望能帮助到你们。一、Spark简介Spark，拥有hadoopMR所具有的优点，但不同于MR的是job中监测结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此spark能够更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mr的算法。1.Spark，使用scala语言实现，这是一种面向对象函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松的操作分布式数据集Spark，适用于多种分布式平台，如批处理,迭代算法，交互式查询流处理等Spark，提供了丰富的接口，除了基于scalapythonJava和SQL等API外还内建了丰富的

总结回顾接口可存放：​常量​抽象方法​default方法​static方法匿名内部类：接口和抽象类对象只使用一次，就可以使用匿名内部类当使用匿名内部类创建一个函数式接口的时候，可以使用lambda来简化匿名内部类publicclassReviewLambdaDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){//1、通过Runnable接口来创建线程对象newThread(()->System.out.println("2023要结束了")).start();//2、在一个list集合里面放入5个数字，将按数字的降序排列ArrayListInteger>list=n

目录1.广播变量（broadcastvariables）2.累加器（accumulators）   在分布式计算中，当在集群的多个节点上并行运行函数时，默认情况下，每个任务都会获得函数中使用到的变量的一个副本。如果变量很大，这会导致网络传输占用大量带宽，并且在每个节点上都占用大量内存空间。为了解决这个问题，Spark引入了共享变量的概念。        共享变量允许在多个任务之间共享数据，而不是为每个任务分别复制一份变量。这样可以显著降低网络传输的开销和内存占用。Spark提供了两种类型的共享变量：广播变量（broadcastvariables）和累加器（accumulators）。1.广播变

目录前言 什么是Stream流？ 创建Stream流 1.从集合创建Stream 2.从数组创建Stream3.使用Stream.of创建Stream 4.使用Stream.generate创建Stream 5.使用Stream.iterate创建Stream Stream流的操作 1.过滤数据2.映射数据 3.排序数据 4.聚合数据 将多个流合并 结语作者简介： 懒大王敲代码，计算机专业应届生今天给大家聊聊探索Java8中的Stream流：构建流的多种方式，希望大家能觉得实用！欢迎大家点赞👍收藏⭐加关注哦！💖💖  其他专栏：技术分享专栏http://t.csdnimg.cn/LVrbCjav

前言Spark通过JDBC读取数据之前很早写过一篇博客，本以为所有通过jdbc读取的方式都一样，谁知道这次读sqlserver的时候竟然出现的很多异常，这里把异常的问题进行记录。测试代码importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("

1.请解释Spark的工作原理。Spark是一种通用的大数据计算框架，其设计目标是提供快速、通用和易于使用的数据处理平台。在核心上，Spark是基于内存计算的，这使得它比基于磁盘计算的HadoopMapReduce更快。Spark的基本工作原理可以分为以下几个方面：分布式数据集：Spark将数据分成多个分区，每个分区都运行在一个Executor上，这样可以实现数据的并行处理。弹性：如果某个任务失败，Spark会尝试重新执行该任务，而不是从头开始。这种机制使得Spark具有很好的容错性。迭代式处理：与传统的批处理不同，Spark支持迭代式处理，这意味着它可以多次处理数据，直到满足用户的要求。容错

我尝试发送请求:发布https://www.googleapis.com/youtube/v3/liveStreams响应失败并显示消息:“请求未指定任何iOS包ID。请确保客户端正在发送它或使用API控制台更新您的key限制。”我的OAuth2.0客户端ID(iOS)和GoogleAPI管理器上的APIkey具有正确的bundleiD。我发送key=API_KEY。如何在请求中发送我的bundleid？或者我必须做其他事情？ 最佳答案 POST请求:NSURL*url=[NSURLURLWithString:@"https://w

项目场景：项目组中有很多hiveonspark任务，每个小时调度一次。要求每次调度任务执行不能超过一个小时，只要超过一个小时就会影响下一个任务调度！问题描述问题嘛：自然是调度，任务执行超过了一个小时，还很多，中台没有报错，任务能执行完但是很慢，性能很差！如图所示：从图中我们可以看出实际正常情况下任务执行是30分钟左右，不正常的很多超过了1个小时，但这个是业务不能容忍的。接下来，跟着我troubleshooting吧！go！原因分析：1.找出哪些hive-sql脚本的流程跑的慢。test1_bms2023-07-2210:05:292023-07-2210:45:10成功40分钟查看test2_

HIVE环境1.explode炸裂函数定义：explode函数能够将array及map类型的数据炸开，实现一行变多行格式：selectexplode(array/map)fromtable示例原始数据tmp表nameidgoodsa1book_a,food_ab2book_b,food_bc3null withtmpas(select'a'name,'1'asid,'book_a,food_a'asgoodsunionallselect'b'name,'2'asid,'book_b,food_b'asgoodsunionallselect'c'name,'3'asid,nullasgoods)