RDD:弹性分布式数据集(ResilientDistributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象。RDD其实是分布式的元素集合。当Spark对数据操作和转换时，会自动将RDD中的数据分发到集群，并将操作并行化执行。 Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都倍分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点。RDD可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义对象，本文主要通过Java实现相关示例。 Spark程序或shel

本资源为网页，不是PDF Apache Spark 2.0.2 中文文档 Spark 概述 编程指南 快速入门 Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 Spark 的初始化 Shell 的使用 弹性分布式数据集（RDDS） 并行集合 外部数据集 RDD 操作 RDD 持久化 共享变量 Broadcast Variables （广播变量） Accumulators （累加器） 部署应用到集群中 使用 Java / Scala 运行 spark Jobs 单元测试 Spark 1.0 版本前

第 3 章 Hive 数据类型 3.1 基本数据类型 对于 Hive 的 String 类型相当于数据库的 varchar 类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储 2GB 的字符数。 3.2 集合数据类型 Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY 和 MAP 与 Java 中的Array 和 Map 类似，而 STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任