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importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.*;importscala.Tuple2;importjava.ne

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大家好，我是一哥，前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈——现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。一、数据仓库数据仓库：数据仓库

hive和SparkSQL区别hive将SQL转为MapReduce  SparkSql可以简单理解将SQL转为RDD+优化在执行spark处理数据类型Spark的RDD主要用于处理非结构化数据和半结构化数据 结构化SparkSQL中的SQL 主要用于处理结构化数据(较为规范的半结构化数据也可以处理)DataFrameD

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SparkGraph定义objectSparkGraph{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark:SparkSession=SparkSession.builder().master("local").appName("Graph").getOrCreate()valsc:SparkContext=spark.sparkContext//创建Verti

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