1.解释
2.代码：
3.结果：
2022-07-25 17:00:16
29KB
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编译好的 Clickhousereader Clickhousewriter 插件包 放在 datax\plugin 目录下 即可运行
2022-07-20 16:03:38
8.87MB
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Spark in Action 英文无水印原版pdf
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2022-07-18 17:23:18
8.85MB
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clickhouse集群安装脚本——贵宾版。
可以自行修改，简洁易用。
后期可以提供免费升级。
实验证明，所部署的clickhouse集群具备高可用和稳定性。
2022-07-17 19:04:07
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1、实验环境：
设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6
处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz
机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用)
主机操作系统 Windows 10 家庭中文版
虚拟机操作系统 ubuntukylin-16.04
Hadoop 版本 3.1.3
JDK 版本 1.8
Java IDE：Eclipse
系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器
笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入
2、实验内容与完成情况：
1. 安装hadoop和spark。
将下载好的安装包解压至固定路径并安装
使用命令./bin/spark-shell启动spark
图2启动spark
2. Spark读取文件系统的数据
（1） 在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；
图3 spark统计行数
（2） 在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（
2022-07-15 19:05:43
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Spark 入门实战系列，适合初学者，文档包括十部分内容，质量很好，为了感谢文档作者，也为了帮助更多的人入门，传播作者的心血，特此友情转贴:
1.Spark及其生态圈简介.pdf
2.Spark编译与部署（上）--基础环境搭建.pdf
2.Spark编译与部署（下）--Spark编译安装.pdf
2.Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装.pdf
3.Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战.pdf
3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战.pdf
4.Spark运行架构.pdf
5.Hive（上）--Hive介绍及部署.pdf
5.Hive（下）--Hive实战.pdf
6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介.pdf
6.SparkSQL（下）--Spark实战应用.pdf
6.SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优.pdf
7.SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍.pdf
7.SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战.pdf
8.SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介.pdf
8.SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战.pdf
9.SparkGraphX介绍及实例.pdf
10.分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署.pdf
2022-07-14 17:45:38
32.05MB
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dolphinscheduler使用hive，hadoop，spark，datax，python，scala修改添加的配置
2022-07-13 18:10:37
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