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函数式编程杂谈

比起命令式编程,函数式编程更加强调程序执行的结果而非执行的过程,倡导利用若干简单的执行单元让计算结果不断演进,逐层推导出复杂的运算。本文通过函数式编程的一些趣味用法来阐述学习函数式编程的奇妙之处。

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好程序员大数据学习路线分享Scala系列之映射Map

好程序员大数据学习路线分享Scala系列之映射Map首先我们先来看一下什么是映射(map)在Scala中,把哈希表这种数据结构叫做映射。 构建映射 在Scala中,有两种Map,一个是immutable包下的Map,该Map中的内容不可变;另一个是mutable包下的Map,该Map中的内容可变。

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大数据学习路线分享Scala系列之数组

好程序员大数据学习路线分享Scala系列之数组,数组(Array) 定长数组创建一个定长数组的方式 使用Array定义一个长度不变的数组object ArrayDemo { def main(args: Array[String]){ //初始化一个长度为8的定长数组,其所有元素均为0 val.

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好程序员大数据学习路线分享Scala分支和循环

好程序员大数据学习路线分享Scala分支和循环3.3. 条件表达式表达式:一个具有执行结果的代码块。结果是具体的值或者()表达式的思考方式:以表达式为中心的编程思想1.表达式和语句的区别:表达式有返回值,语句被执行。

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大数据学习路线分享Scala系列之基础篇

好程序员大数据学习路线分享Scala系列之基础篇先来了解Scala1.1 什么是 ScalaScala 是 Scalable Language 的简写,是一门多范式的编程语言。Scala设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

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大数据学习路线分享函数+map映射+元祖

好程序员大数据学习路线分享函数+map映射+元祖,大数据各个平台上的语言实现hadoop 由java实现,2003年至今,三大块:数据处理,数据存储,数据计算存储: hbase --> 数据成表处理: hive --> 数据仓库的工具计算: mapreduce --> 入门级hive j.

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使用spark-redis组件访问云数据库Redis

本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成,Redis使用阿里云数据库Redis。

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使用spark-redis组件访问云数据库Redis

本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成,Redis使用阿里云数据库Redis

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restapi(4)- rest-mongo : MongoDB数据库前端的httpserver

restapi(4)- rest-mongo : MongoDB数据库前端的httpserver 完成了一套标准的rest风格数据库CRUD操作httpserver后发现有许多不足。主要是为了追求“通用”两个字,想把所有服务接口做的更“范generic”些,结果反而限制了目标数据库的特点,最终产生了一套功能弱小的玩具。

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Flink实战(六) - Table API & SQL编程

Apache Flink具有两个关系型API Table API SQL 用于统一流和批处理 Table API是Scala和Java语言集成查询API,可以非常直观的方式组合来自关系算子的查询(e.g. 选择,过滤和连接).

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[大数据之Spark]——Actions算子操作入门实例

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个结果。

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[大数据之Spark]——Transformations转换入门经典实例

Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用;另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系。 本篇就着重描述下Spark提供的Transformations方法. 依赖关系 宽依赖和窄依赖 窄依赖(narrow dependencies) 窄依赖是指父RDD仅仅被一个子RDD所使用,子RDD的每个分区依赖于常数个父分区(O(1),与数据规模无关)。

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Flink实战(四) - DataSet API编程

1 你将学到 ◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink 2 Data Set API 简介 Flink中的DataSet程序是实现数据集转换(例如,过滤,映射,连接,分组)的常规程序.

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Apache Flink 零基础入门(四):客户端操作的 5 种模式

本文主要分享 Flink 的 5 种任务提交的方式。熟练掌握各种任务提交方式,有利于提高我们日常的开发和运维效率。

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Flink实战(三) - 编程范式及核心概念

1 基本的 API 概念 Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序(例如,过滤,映射,更新状态,加入,分组,定义窗口,聚合)。最初从源创建集合(例如,通过从文件,kafka主题或从本地的内存集合中读取)。

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Spark内置图像数据源初探

在Apache Spark 2.4中引入了一个新的内置数据源, 图像数据源.用户可以通过DataFrame API加载指定目录的中图像文件,生成一个DataFrame对象.通过该DataFrame对象,用户可以对图像数据进行简单的处理,然后使用MLlib进行特定的训练和分类计算.

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好程序员教你大数据必修三大技能 快快记录下来

大数据,人工智能技术引领科技潮流,推开大数据时代的大门!国家点赞!政策扶持,前景斐然!紧接着,学习大数据的人才便如过江之鲫,络绎不绝!整体形势,欣欣向荣!在这里,好程序员为大家送上技术干货,助大家一臂之力,学习大数据技术,一定要注重培训质量,只有如此,方可事半功倍!接下来,就为大家讲解,大数据必修的三大课程!  一、Hadoop生态体系  Hadoop 是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。

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