2023_Spark_实验五：Scala面向对象部分演示（一）（IDEA开发）
基于Idea，Scala面向对象部分演示（一），讲解面向对象中的三大特征：封装、继承、多态。类的定义。
2023_Spark_实验六：Scala面向对象部分演示（二）（IDEA开发）
Idea, Scala面向对象部分演示（二）, apply, 继承、重写，匿名函数，抽象函数，特质，包的使用，文件访问等。
hadoop3.2.4集成flink 1.17.0
hadoop，flink，集成
2023_Spark_实验三：基于IDEA开发Scala例子
window环境中，基于IDEA开发工具，创建一个scala项目，完成scala的hello代码。
Spark Sql之dropDuplicates去重
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2023_Spark_实验一：Windows中基础环境安装
windows, Java, Scala部署与验证。
Seatunnel 2.1.3 源码打包、编译运行
记录一下：Seatunnel源码修改之后，本地编译打包执行，中间遇到的问题。
Spark的dropDuplicates或distinct 对数据去重
消除重复的数据可以通过使用 distinct 和 dropDuplicates 两个方法。
【Flink】1.Flink集群部署
flink集群部署：standalone和flink-on-yarn
Scala 环境搭建安装配置
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大数据Spark SparkSession的3种创建方式 Scala语言实现
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Flink安装部署（一）
Flink的三种安装部署方式
IDEA配置Spark运行环境
Preferences -> Plugins -> Browse Repositories -> 搜索 scala -> install。所在项目(点击右键) -> Add Framework Support…->选择 Scala->点击 OK。前提 ：本地已安装Scala。安装Scala插件(在线
Windows系统运行pyspark报错：Py4JJavaError
import findsparkfindspark.init()#因为转载时间过长找不到spark所以报错
spark第四章：SparkSQL基本操作
接下来我们学习SparkSQL他和Hql有些相似。Hql是将操作装换成MR，SparkSQL也是，不过是使用Spark引擎来操作，效率更高一些SparkSQL的常用操作基本就这些,至于项目吗,下次专门在写一次吧。
Spark一些个人总结
随着大数据技术的发展，一些更加优秀的组件被提了出来，比如现在最常用的Spark组件，基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理，以及其在大数据开发中的重要作用。...
Spark——JDBC操作MySQL
在实际的企业级开发环境中，如果数据规模特S别大，此时采用传统的SQL语句去处理的话一般需要分成很多批次处理，而且很容易造成数据库服务宕机，且实际的处理过程可能会非常复杂，通过传统的Java EE等技术可能很难或者不方便实现处理算法，此时采用SparkSQL进行分布式分析处理就可以非常好的解决该问题，
spark：商品热门品类TOP10统计（案例）
品类是指产品的分类，大型电商网站品类分多级，一般为三级分类，此次项目中品类只有一级。不同的公司对热门的定义不一样。此次按照每个品类的点击---->下单---->支付的量来统计热门品类。先按照点击数排名，数量决定排名；点击数相同，比较下单数；下单数相同，比较支付数。...
spark期末考试选择题精选
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Scala的基础语法(超详细版)
Scala的基础语法，每种编程语言都有一套自己的语法规范，Scala语言也不例外，同样也需要遵循一定的语法规范，本博客将针对Scala的基本语法进行介绍。
