Spark个人总结文档

Kafka是一款开源分布式流处理平台，能够高效处理大规模实时数据。其核心特性包括高吞吐量、持久化、分区与复制、多消费者模型。1. 高吞吐量：Kafka处理每秒数十万条消息，通过优化I/O操作，实现接近内存的速度。2. 持久化：消息持久化到硬盘，设置保留策略控制数据清理。3. 分区与复制：数据分为多个分区，并在不同节点间复制，增强容错性和可扩展性。4. 多消费者模型：支持多个消费者组，同一分区内消息只被组内一个消费者消费。5. 生产者与消费者：生产者生成和发送消息，消费者接收和处理消息，通过主题进行交互。6. API支持：提供Java和Scala客户端库，支持其他语言的第三方库。7. Zooke

数据结构学习资料 项目实践 源代码参考

详细介绍了Matlab的各项关键知识，包括矩阵操作、逻辑运算、控制语句的应用，以及符号运算和数值计算等内容。

这份资料内容丰富，欢迎大家积极下载。

文档查询语法：- db.collection_name.find(query, projection).pretty()：格式化显示- db.collection_name.findOne(query, projection)：只显示一个文档 参数说明：- query：可选，指定查询条件- projection：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。

Spark 调优的干货总结，经验丰富的同事写的，内容比较全面，适合有一定基础的你参考参考。 Join 优化是个老话题了，用得多出问题也多。文档里提到的广播 Join挺实用的，尤其是大表小表配对时，直接把小表广播到各个节点，省下了不少网络 IO。这招在 MapReduce 和 Hive 里也用过，效果还挺。 数据倾斜的问题也有不少细节。比如空值集中，建议加点随机值打散下分布；再比如count(distinct)太重，可以先 Group By；还有倾斜 Key，单独拎出来，再合回去。这几招组合拳下来，性能能提一截。 小文件太多会把任务分得碎，启动开销大得离谱。可以用coalesce来减少分区数，别

MongoDB 的文档删除操作总结得还挺全面的，语法也比较简单，适合刚上手或者想查漏补缺的你。 文档的删除操作这块，用的是db.collection.remove()这个方法。语法看起来有点多，其实常用的就那几个参数。比如你想删一个年龄是 20 的文档，可以写： db.info.remove({age: 20}, {justOne: true}) 想直接删掉所有info集合里的文档也行，就一行： db.info.remove() 而且，justOne设成true，就只删一个，默认是false，查到几个就删几个，挺直接的。writeConcern是用来设定报错级别的，平时用得不多，知道有就行。

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。

Spark 2.3.1 的离线文档，挺适合用来查 API、翻模块逻辑的。压缩包里是完整的官方文档，放到本地随时查，尤其网络不稳或者在服务器环境下，贼方便。RDD是 Spark 最基础的东西，说白了就是可分布存储的只读数据集，操作全靠transformation和action。写个 Map 或者 Filter，再用collect()就能跑出结果。DataFrame和Dataset也蛮实用，尤其你用 Scala 或者 Java，类型安全、性能优化都做得不错。和Hive、Parquet这些打交道时，Spark SQL也派得上用场，能写 SQL 查，还能链式用 API 搞事。流部分靠Spark Str