Spark2.4.0学习笔记

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

Spark共享变量——累加器（accumulator）与广播变量（broadcast variable）广播变量累加器RDD持久化Spark中的checkpoint作用与用法Spark的运行模式任务提交宽赖窄依赖Spark任务调度Spark是大数据处理领域的一款高效、易用的计算框架，它提供了丰富的编程模型，支持批处理、交互式查询、流处理等多种计算场景。本篇笔记主要探讨Spark中的共享变量、RDD持久化、checkpoint机制、运行模式以及任务调度等相关知识点。

提供 Redis 2.4.0 版本的源代码，经过测试可正常运行。如有其他版本需求，欢迎留言，本人收集了多个 Redis 版本。

整理书籍、源码笔记，涵盖计算机基础、高级语言、数据库、数据挖掘等知识，涉及实际应用问题。

这份笔记涵盖了联合查询、多表查询等 MySQL 核心知识，特别适合初学者入门学习。 笔记中详细解释了 MySQL 关键字的查询顺序，并深入讲解了 group by 分组函数和 having 过滤函数的用法。

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

本笔记涵盖 MATLAB 基础语法及应用，内容结构如下： 第一部分：计算器功能 数值计算 显示格式设置 第二部分：程序设计 自定义函数定义与使用 第三部分：数据管理 变量类型及操作 (结构体，多维数组) 文件读写 第四部分：数据可视化 二维绘图基础 特殊图形绘制 (对数图，直方图，饼图) 三维图形绘制 第五部分：GUI 界面设计 GUI 界面创建与交互设计 第六部分：图像处理 常用图像处理算法及函数 二维几何变换 交互式图像选择 第七部分：数学运算 多项式表示与运算 定积分计算方法 第八部分：方程求解 常见方程数值求解方法 第九部分：统计分析 描述统计方法