#模式匹配 TODO - 模式匹配 - 匹配规则 1.类似于java中switch 2.当数据满足某一个分支时，执行完毕后，就直接跳出 3.case _ 分支类似于default语言， 分支匹配其实就是顺序匹配 4.如果数据没有匹配任何规则，会发生错误 模式匹配语法中，采用match关键字声明，每个 ...
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2021-06-02 10:38:15
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map源码 //第一个参数传入一个函数,第二个参数为隐式参数，返回值和集合的类型一致都是B def map[B, That](f: A => B)(implicit bf: CanBuildFrom[Repr, B, That]): That = { //方法内部定义builder方法 def bu ...
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2021-06-02 10:36:00
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说明 使用了自定义的数据库连接池，没有对连接做timeout处理，以后再完善。 由于jdbc不能完全支持clickhouse中的数据类型，采用raw sql的方式处理。 后期考虑封装Java对象到Clickhouse数据类型的映射。 插入时应采用批量写入，例子中的代码仅为测试目的，没有做封装。 <d ...
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2021-06-02 10:35:03
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用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求，并和用RDD操作的实现进行对比： 每个分数+5分。 2.总共有多少学生？ 3.总共开设了哪些课程？ 4.每个学生选修了多少门课？ 5.每门课程有多少个学生选？ 6.每门课程大于95分的学生人数？ 7.Tom选修了几门课？每门课多少分？ 8. ...
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2021-05-25 17:40:47
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安装准备 Spark 集群和 Hadoop 类似，也是采用主从架构，Spark 中的主服务器进程就叫 Master（standalone 模式），从服务器进程叫 Worker Spark 集群规划如下： node-01：Master node-02：Worker node-03：Worker 安装步 ...
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2021-05-24 17:07:05
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08 学生课程分数的Spark SQL分析 一. 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。 1.生成“表头” 2.生成“表中的记录” 3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求，并和用RDD操作的实现 ...
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2021-05-24 17:01:32
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读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。 1.生成“表头” 2.生成“表中的记录” 3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求，并和用RDD操作的实现进行对比： 每个分数+5分。 总共有多少学生？ 总 ...
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2021-05-24 16:59:25
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一. 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。 1.生成“表头” 2.生成“表中的记录” 3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求，并和用RDD操作的实现进行对比： 每个分数+5分。 df_scs. ...
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2021-05-24 16:51:04
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1.用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求： 2.总共有多少学生？ 3.开设了多少门课程？ 4.每个学生选修了多少门课？ 5.每门课程有多少个学生选？ 6.Tom选修了几门课？每门课多少分？ 7.Tom的成绩按分数大小排序。 8.Tom的平均分。 9.每个分数+5分。 10.求每 ...
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2021-05-24 16:49:50
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用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求，并和用RDD操作的实现进行对比： 每个分数+5分。 df_scs.select('name', 'course', df_scs.score+5).show() 总共有多少学生？ 总共开设了哪些课程？ df_scs.select('name ...
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2021-05-24 15:33:34
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