Spark学习笔记共享变量与持久化解析

Matlab开发中的共享变量允许创建别名或作为传递引用参数的方法。

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。

基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。 RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。 常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coales

Spark SQL 的学习笔记，内容还挺扎实的，适合刚上手或者回炉复习的你。不光讲了基础概念，还带了不少实用例子，比如怎么建 Hive 表、怎么用 Beeline 连 ThriftServer，细节拉满。像DataFrame和Dataset的区别也讲得比较清楚，配合代码块看着顺手，理解起来也轻松不少。

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什么叫做重编译问题什么叫做重编译？下面这个语句每执行一次就需要在SHARE POOL硬解析一次，一百万用户就是一百万次，消耗CPU和内存，如果业务量大，很可能导致宕库……如果绑定变量，则只需要硬解析一次，重复调用即可select * from dConMsg where contract_no = 32013484095139

Spark累加器和广播变量 Spark是一个基于内存的分布式计算框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。Spark中的数据结构主要有三种：RDD、累加器和广播变量。将对这三种数据结构进行详细介绍。 一、RDD（Resilient Distributed Datasets） RDD是Spark中的基本数据结构，表示一个可以被分区、并行处理的数据集。RDD的主要特点包括：- 分布式：可以被分区到多个节点上，实现并行处理；- 只读：RDD是只读的，不能被修改；- 惰性计算：RDD的计算是惰性的，直到需要时才进行计算。 在Spark中，RDD可以通过多种方式创建，例如从文件中读取、从数据库中读取或从其他R

详细介绍了Python编程中变量定义及控制台输出的方法，以及自定义函数的编写方式。此外，还探讨了如何调用外部函数和类，文件操作、网络编程、数据库交互以及第三方库的使用。文章分享了多种编程实例，帮助读者快速掌握Python编程的基础和高级应用。

随着数据库技术的进步，绑定变量和共享游标在ORACLE中的应用显得尤为重要。这些技术不仅能提升SQL查询的效率，还能有效减少系统资源的占用。