SparkSQL整体计划生成流程大体分三步：(1)由SparkSqlParser中的AstBuilder执行节点访问，将语法树的各种Context节点转换成对应的LogicalPlan节点，从而成为一棵未解析的逻辑算子树(UnresolvedLogicalPlan)，此时的逻辑算子树是最初形态，不包含数据信息与列信息等。(2)由Analyzer将一系列的规则作用在UnresolvedLogicalPlan上，对树上的节点绑定各种数据信息，生成解析后的逻辑算子树(AnalyzedLogicalPlan)。(3)由SparkSQL中的优化器(Optimizer)将一系列优化规则作用到上一步生成的逻

Spark高级特性(难)闭包/**编写一个高阶函数，在这个函数要有一个变量，返回一个函数，通过这个变量完成一个计算**/@Testdeftest():Unit={//valf:Int=>Double=closure()//valarea=f(5)//println(area)//在这能否访问到factor，不能，因为factor所在作用域是closure()方法，test()方法和closure()方法作用域是平级的，所有不能直接访问//不能访问，说明factor在一个单独的作用域中//在拿到f的时候，可以通过f间接的访问到closure()作用域中的内容//说明f携带了一个作用域//如果一个

在前面的课程中，我们使用动态规划解题模板（套路），解决了多种类型的动态规划算法问题。这其中包括背包问题、子数组问题和子序列问题等，它们绝大多数都属于求最优解（最大值和最小值）类型的问题。除此之外，我们还需要掌握另外两大类型的动归问题，它们分别是求方案总数以及求可行性（True或False）。虽然这两类动归问题的提法不同，但我们仍然可以使用之前总结的动态规划解题模板（套路），只需稍作调整就可以了。那这样的话，我们今天的课程目标也就非常清晰了，就是把这两类典型的动态规划问题弄明白。现在，就让从最简单的题目开始吧！简单的路径规划路径规划问题是十分常见的动态规划面试问题，这类问题通常都是模拟现实中的路

补充在谈ALS（AlternatingLeastSquares）之前首先来谈谈LS，即最小二乘法。LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。LS也被用于拟合曲线，比如所熟悉的线性模型。下面以简单的线性一元线性回归模型说明最小二乘法。假设我们有一组数据{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)…}其符合线性回归，假设其符合的函数为如下：y=w0+w1x我们使用一个平方差函数来表达参数的好坏，平方差函数如下：Ln=(yn-f(x;w0,w1))2其中：y:

前言2023春招即将来临，很多同学会问Java面试八股文有必要背吗？我的回答是：很有必要。你可以讨厌这种模式，但你一定要去背，因为不背你就进不了大厂。国内的互联网面试，恐怕是现存的、最接近科举考试的制度。而且，我国的八股文确实是独树一帜。以美国为例，北美工程师面试比较重视算法（Coding），近几年也会加入Design轮（系统设计和面向对象设计OOD）和BQ轮（Behavioralquestion，行为面试问题）。那么为什么国内面试不采取这样的考察方式呢？简单来说，互联网IT行业的求职者太多了，如果考察的是清一溜的算法题和设计题，那么会要求面试官有极高的技术水平，还要花大量的时间成本和精力。也

ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile，Parquet，Squence，CSV。ZSTD压缩格式的建表方式如下：ORC存储格式建表时可指定TBLPROPERTIES(“orc.compress”=“zstd”)：createtabletab_1(...)storedasorcTBLPROPERTIES("orc.compress"="zstd");Parquet存

1.背景介绍Elasticsearch和ApacheSpark都是大数据处理领域中非常重要的技术。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，它可以实现文本搜索、数据聚合和实时分析等功能。ApacheSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了多种数据处理框架，如SparkSQL、SparkStreaming、MLlib等。由于Elasticsearch和Spark各自具有不同的优势，因此在实际应用中，很多时候我们需要将它们集成在一起，以便更好地处理和分析大数据。例如，我们可以将Elasticsearch用于实时搜索和分析，将Spark用于大数据

零拷贝（Zero-copy）技术是一种计算机操作系统中用于提高数据传输效率的优化策略。在传统的数据传输过程中，需要将数据从一个缓冲区拷贝到另一个缓冲区，然后再传输给目标。这涉及到多次的CPU和内存之间的数据拷贝操作，会消耗CPU的时间和内存带宽。而零拷贝技术通过直接共享数据的内存地址，避免了中间的拷贝过程，从而提高了数据传输的效率。1、传统IO执行流程要搞明白零拷贝技术就要先搞清楚传统IO的执行流程，传统的IO的执行流程如下：（1）用户态和内核态操作系统有用户态和内核态之分，这是因为计算机体系结构中的操作系统设计了两个不同的执行环境，以提供不同的功能和特权级别。用户态（UserMode）是指应

目录1.简述Spark SQL与HIVE的对比2.SparkSQL是什么?3.代码题需求1 先将RDD转换DataFrame，完成SparkSQL版的WordCount词频统计。DSL和SQL两种方式都要实现4.创建SparkDataFrame的几种方式?5. 创建得到DataFrame的方式有哪些,各自适用场景是怎么样的?        3.1text方式读取:        3.2 CSV方式读取:          3.3JSON读取数据:1.简述Spark SQL与HIVE的对比相同点:     1.都是分布式SQL计算引擎    2.都可以处理大规模的结构化数据    3.都可以建立

Spark是什么：ApacheSpark是用于大规模数据(large-scaladata)处理的统一(unified)分析引擎。Spark借鉴MapReduce思想发展而来，保留分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷；让中间数据存储在内存中提高运行速度、并提供丰富的操作数据使API提高了开发速度。 Spark框架为什么如何的快呢？1）数据结构（编程模型):Spark框架核心RDD：弹性分布式数据集，认为是列表ListSpark框架将处理的数据封装到集合RDD中,调用RDD中函数处理数据RDD数据可以放到内存中，内存不足可以放到磁盘中2）Task任务运行方式：以线程Thread方式运行MapR