继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用，但作为Spark core中的核心数据抽象，RDD是必须深刻理解的基础概念。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 字典 ---- Python 字典 1.字典及基本操作 1.1 创建字典 1.2 访问字典的值 1.3 修改字典的值 1.4 添加键值对 1.5 删除键值对 2.字典的常用方法 2.1 keys()、values() 和 items() 方法 2.2 避免键不存在错误的方法 get() 和 setd
真的是超级忙碌的一周，所幸的是我们迎来了新的家庭成员一只小猫咪--大王。取名为大王的原因竟然是因为之前作为流浪猫的日子总是被其他猫所欺负，所以希望他能做一只霸气的霸王猫啦。
Spark提供的Broadcast Variable，是只读的。并且在每个节点上只会有一份副本，而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用，就是减少变量到各个节点的网络传输消耗，以及在各个节点上的内存消耗。此外，spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。
我会以比较学习的方式，主要拿Python和我之前学习的javascript进行比较，拿学习javascript的学习经历来迁移到学习Python，如果你在此之前有一门编程思维，那么你可以这么做，如果没有的话，也不用担心，跟着我一步一步来，不要急，当然，我的这个教程也不是那么全面，还是要自己花时间，精力去专研的，想成为什么人，就得在某个地方使劲，往对的地方使劲，读不懂的，可以使劲读完，然后反复读，进而读得更懂，今天我们换种方式来学习 python
注意如果存在相同键值，比如说： a={'a':1,'b':2,'c':3,'aa':12} b= {'aa':11,'bb':22,'cc':33} 那么方法一＼二＼三得到结果为
python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value
RedisTemplate操作Redis，这一篇文章就够了(一） StringRedisTemplate和RedisTemplate的区别（二） StringRedisTemplate的一个小案例（三）
字典（Dictionary）是 Python 中常用的数据结构之一，用于存储键值对（key-value pairs）。字典的特点是可变的、无序的，且键（key）必须是唯一的，但值（value）可以重复。
转换算子是spark中的一种操作，用于从一个RDD转换成另一个RDD，它可以被用来创建新的RDD，也可以被用来转换已有的RDD。它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换，如map、filter、groupByKey等。
最近有跳槽的想法，所以故意复习了下 SpringBoot 的相关知识，复习得比较细。其中有些，我感觉是以前忽略掉的东西，比如 @Value 和 @ConfigurationProperties 的区别 。
SpringBoot使用一个全局的配置文件，配置文件名是固定的； •application.properties •application.yml 修改服务器端口
在上一篇文章中，【基础篇】Python+Go——带大家一起另寻途径提高计算性能，我们成功的通过Python调用Go代码，并且把计算密集的交给了Go来进行计算，虽然计算的很快，但是在获取返回值时，似乎有点让人诧异，并不是我们想象的那样子。
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
漫漫python路开始，作为一个程序员，要写的了前端，做的了后端，写的了sql，懂的了部署，最近火热的python当然也要搞起来，所以不得不折腾起来了。来，左边跟我一起学java，右边一起从小白学python，一起学习，一起成长
RDD四种依赖关系，分别是 ShuffleDependency、PrunDependency、RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系。如下图所示：org.apache.spark.Dependency有两个一级子类，分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency。其中，NarrowDependency 是一个抽象类，它有三个实现类，分别是OneToOneDependency、RangeDependency和 PruneDependency。
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
一，基本概念 累加器是Spark的一种变量，顾名思义该变量只能增加。有以下特点： 1，累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果，Task只能累加。 2，累加器不会改变Spark L
在Python中，你可以使用嵌套字典（或其他可嵌套的数据结构，如嵌套列表）来存储值的路径。例如，如果你想要存储像这样的路径和值：
random.choice 是一个 Python 的内置函数，用于从给定的序列中随机选择一个元素返回。它可以应用于列表、元组、字符串等可迭代对象。
这篇文章我们介绍一下Python的变量，赋值及其数据类型。我们本次文章使用jupyter notebook进行演示，juypter notebook可以保存程序运行结果，十分适合用作教学。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/103435577
在Java中，Supplier接口是一个重要的函数式接口，它属于java.util.function包，用于表示一个供应商，它不接受任何参数，但可以提供一个结果。Supplier通常用于延迟计算或生成值的场景。本文将详细介绍Supplier接口的用法以及如何在实际编程中应用它。
Map是一种键-值对（key-value）集合， 集合中的每一个元素都包含一个键（key）对象和一个值（value）对象。用于保存具有映射关系的数据（Map是一种映射表，可以通过key快速查找value）。
TFsec是一个专门针对Terraform代码的安全扫描工具，该工具能够对Terraform模板执行静态扫描分析，并检查出潜在的安全问题，当前版本的TFsec支持Terraform v0.12+版本。
一般在Django的视图函数中使用request.POST来获取请求体，request.POST是QueryDict类，通常作为dict来使用。
一.配置文件 SpringBoot使用一个全局的配置文件，配置文件名是固定的； •application.properties •application.yml
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
服务器接收到 http 协议的请求后，会根据 报文 创建 HttpRequest 对象视图函数的第一个参数是 HttpRequest 对象在 django.http 模块中定义了 HttpRequest 对象的 API。
1.面向对象的三大特性：封装性、继承性、多态性 封装： 封装使用的领悟： 1).生活层面：食品、快递、计算机、明星... 2).计算机层面： ①.模块、类、函数... ②.属性数据的封装与隐藏 权限修饰符的概念： public(公共的，范围最大) protected(收保护的)default(默认，缺省) private(私有的，范围最小) python语言没有以上这些关键字： 对于python的属性私有化使用:__来实现 在设计完类，外界创建对象通过.的形式访问(设置)属性， 可能会出现跟现实情况不符的混乱数据，那么我们就将属性的设置权没收(外界不能直接通过.调用属性)， 在类的内部提供外界额外的访问方式(定义setter和getter方法)， 并且在需要的时候，可以在函数的内部加入数据合法性的校验； 模板： 对于setter函数，命名：set属性名(首字母大写) 对于getter函数，命名：get属性名(首字母大写) 私有属性：__age 设置值(__age)： def setAge(self,age): self.__age = age 获取值(__age)： def getAge(self): return self.__age 演示封装性的使用--->属性的封装与隐藏（私有化）
"容易上手，定制性弱。定制性强，难以入手。" 一直是 python 界面库的基本规律。
本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
前言：编程不就编程吗？怎么还有这么多的洋气词后缀？？今天主要介绍一下面向过程和面向对象是什么。
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法，一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法，以及不使用 Receivers 的新方法（在 Spark 1.3 中引入）。它们具有不同的编程模型，性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言，这两种方法都被为稳定的API。
以前在工作中主要写Spark SQL相关的代码，对于RDD的学习有些疏漏。本周工作中学习了一些简单的RDD的知识，主要是关于RDD分区相关的内容。下面的内容都是自己亲身实践所得，如果有错误的地方，还希望大家批评指正。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。
与python字典不同，QueryDict类型的对象用来处理同一个键带有多个值的情况
Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。
格式化字符串（string formatting）是以指定输出参数格式和相对位置来“美化”字符串。输出参数格式包括数字的小数点位数、字符串大小写等，相对位置标注出被格式化的词是在句中的位置。比如
已经学完了列表与元组，那这两个都是按照顺序排列的，所以可以用索引取到值，本篇博客要学习的是字典，由上文可知，字典肯定就是不能按照索引取到值，就是没顺序，非序列的数据结构。
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1、在springboot项目中的resources目录下新建一个文件 application.yml 2、编写一个实体类 Dog；
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
default：可选参数，当指定的键不存在时，返回默认值，如果省略 default 参数，则返回 None。
在 Java 8 里，引入了一个 Optional 类，该类是一个可以为 null 的容器对象。
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