Spark 2.1.1Java+Scala官方API文档

Scala 2.11 API 文档是深入学习和使用 Scala 编程语言不可或缺的资源。该文档详细介绍了 Scala 2.11 版本的类、对象、方法以及其他编程接口，为开发者提供了全面而准确的参考信息。

Spark 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。

这份文档提供了 Apache Spark 的全面指南，涵盖了其核心概念、架构、编程模型以及各个组件的使用方法。通过阅读这份文档，您可以深入了解 Spark 的运行机制，并掌握使用 Spark 进行大数据处理和分析的技能。

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase

想在求职面试时刷 Java 算法题？掌握一些常用的 Java API 可大大提高效率。比如，String类就是字符串的好帮手，charAt(int index)可以获取指定位置的字符，length()返回字符串长度，substring()则能截取字符串的一部分。StringBuilder则适合频繁修改字符串，性能更优。对了，Arrays类中有多操作数组的实用方法，如sort()、binarySearch()等，刷题时常用。ArrayList和Collections类也是操作集合的得力助手，add()、remove()这些方法基本上都用得到。掌握这些 API，不仅能让你顺利通过面试，还能提升解题

Spark官方文档的中文翻译为用户提供了详尽的技术指南和使用说明。

Flume 整合 Spark Streaming 时用 pull 方式采集数据，少不了的就是spark-streaming-flume-sink_2.11_2.1.1.jar这个包。直接把它放进你的lib里，搭配flume-ng agent，跑起来还挺稳。 Sink 的实现已经帮你封装好了，基本不用手动撸代码，配好 Flume 的avroSource和 Spark Streaming 里的FlumeUtils.createPollingStream就能收数据。响应也快，丢包率低，日常跑日志收集、监控啥的挺合适。 你要是正好在搞Kafka、HBase这类组件的实时，配合这个 JAR 包还能组成完

快速浏览 SQLite 文件内容，高效进行 SQLite 开发。

LDAP 全称是轻量级目录访问协议，基于 X.500 标准，但更加简洁，支持定制化。LDAP 支持 TCP/IP 协议，方便互联网访问。其核心规范在 RFC 中定义，相关 RFC 文档可在 LDAPman RFC 网页查找。