Structured API

初始化SparkSession: 创建SparkSession对象以初始化Spark环境。 创建DataFrame: 通过SparkSession.read方法从数据源加载数据或通过SparkSession.createDataFrame方法从RDD/Dataset创建DataFrame。 处理DataFrame: DataFrame提供了丰富的转换和操作，如select、filter、join和groupBy。 触发操作: 使用DataFrame.show显示数据或使用DataFrame.write将数据保存到外部存储。

Structured Streaming 的编程模型挺友好，适合之前用过 Spark Streaming 的朋友。以前那套 RDD 微批的方式其实有点绕，Structured Streaming 把它搞成了类似 SQL 的风格，写起来清爽不少。 Streaming 数据的一大难点就是“实时”两个字。Structured Streaming 的设计思路就挺聪明的，把数据看成一张永远追加的表，你写 SQL 或者 DataFrame 操作就行，系统自动搞定底层的增量，响应也快。 你写个readStream，接 Kafka、Socket 都行，再配个writeStream输出到文件、数据库，甚至控制台

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

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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。

这是一份中文版的MySQL帮助文档，适合开发者和MySQL学习者使用。

想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

本团队项目使用 C-Sharp Dotnet Core 构建苹果商店，提供参考文件、设置开发环境指南（Linux），支持 PostgreSQL 安装。

SQLite 中文 API SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，它不需要独立的服务器进程，并且允许直接访问其存储文件。SQLite 的 API 非常简洁，使用 C 语言编写，但也有许多其他语言的绑定，包括中文。 使用 SQLite 中文 API，开发者可以方便地使用中文进行数据库操作，例如： 创建数据库和表 插入、更新和删除数据 执行查询并获取结果 使用中文进行数据类型转换 SQLite 中文 API 的使用可以提高开发效率，并降低学习成本，对于需要使用 SQLite 的中文开发者来说是一个非常有用的工具。

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