在 Spark 上运行 TPCDS 查询 You can submit a Spark SQL job that accesses the existing Hive metastore; once there, you will be able to run queries against your existing Hive tables. This Scala source allows you run 38 out of the 99 TPCDS queries (The Hive version supported by Spark SQL in the current release of IBM Open Platform available at http://g01zcdwas002.ahe.pok.ibm.com/software/data/infosphere/h

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避免流式传输 前言：使用scala和java混编完成，其中也涉及到python脚本来自动生成日志，linux crontab调度工具来定时执行脚本生成实时日志。生成的数据主要是模拟某学习网站学习视频课程的访问量（其中*以“ / class”开头的表示实战课程，然后通过流水线Flume + Kafka + SparkStreaming进行实时日志的收集，HBase来存储数据）* 注意事项（使用的软件工具及环境配置） hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 hbase-1.2.0-cdh5.7.0 zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0 spark-2.2.0-bin-2.6

简介 第1章 可伸展的语言 第2章 Scala入门初探 第3章 Scala入门再探 第4章 类和对象 第5章 基本类型和操作 第6章 函数式对象 第7章 内建控制结构 第8章 函数和闭包 第9章 控制抽象 第10章 组合与继承 第11章 Scala的层级 第12章 特质 第13章 包和引用 第14章 断言和单元测试 第15章 样本类和模式匹配 第16章 使用列表 第17章 集合类型 第18章 有状态的对象 第19章 类型参数化 第20章 抽象成员 第21章 隐式转换和参数 第22章 实现列表 第23章 重访For表达式 第24章 抽取器(Extractors) 第25章 注解 第26章 使用XML 第27章 使用对象的模块化编程 第28章 对象相等性 第29章 结合Scala和Java 第30章 Actor和并发 第31章 连结符解析 第32章 GUI编程 第33章 Scell试算表 附录AUnix和Windows的Scala脚本 术语表 参考文献 关于作者 索引

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spark3_docker 使用Java 1.8，Python 3.8.5和Scala 2.13的Spark 3的Docker映像 步骤1：安装Docker 步骤2：为Docker桌面提供适当的资源。 如果您使用的是Windows 10或Mac OS，请确保至少提供系统内存和处理器总数的一半。 我有八个核心处理器和32 GB的Ram。 因此，我为docker hub提供了六个内核和16 GB的ram空间。 步骤3：使用提取Docker映像 docker pull sandipanghosh / spark3_hadoop3：latest 步骤4：使用 docker容器运行-it -v / host_path / docker_data /：/ root / docker_data --name spark3 -p 8080：8080 -p4040：4040 spark3_hado

流量库 使用 Akka 用 Scala 编写的灵活流量建模库 用于模拟纵向动力学的模型 用于换道的模型 可调交通灯

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