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1.计算用spark+scala+graphx进行计算?源码
2.如何学习Spark API
3.有什么关于 Spark 的书推荐？

计算用spark+scala+graphx进行计算?

       EdgeRDD在Spark GraphX中作为核心类之一，用于存储和处理图的解析边数据，它扩展了RDD[Edge[ED]]，源码通过列式格式在每个分区上存储边，解析以提高性能，源码并且可以额外存储与每条边关联的解析美好明天指标源码顶点属性，以提供三元组视图。源码

       EdgeRDD提供了一系列方法来操作和转换图的解析边数据，包括但不限于：

       mapValues：对边进行映射操作，源码将边属性转换为特定形式。解析

       reverse：反转所有边的源码方向。

       innerJoin：与另一个EdgeRDD进行内连接操作。解析

       这些方法允许进行映射、源码反转和连接等操作，解析以满足不同的源码图计算需求。

       示例中，我们首先创建了一个包含边的RDD，然后通过EdgeRDD创建了对象。接着，使用mapValues方法将边属性转换为大写形式。随后，TB白衬衣源码reverse方法用于反转所有边的方向。最后，innerJoin方法将原始EdgeRDD与反转后的EdgeRDD进行内连接操作，将两个边的属性拼接为新的字符串，得到了最终的结果EdgeRDD对象。

       在示例中，我们使用foreach方法打印了每个EdgeRDD的结果。这展示了如何使用EdgeRDD对象操作图的边数据，包括映射、反转和连接等操作。软件自动按钮源码你可以根据自己的需求使用其他EdgeRDD的方法来处理和操作边数据。

       源代码定义了EdgeRDD类及其伴生对象，后者提供了辅助方法。EdgeRDD是对RDD[Edge[ED]]的扩展，用于存储边的列式格式，并可以额外存储边关联的顶点属性。它提供了一系列方法来操作和转换边数据，包括但不限于mapValues、reverse和innerJoin等。EdgeRDD还定义了其他方法，视频源码开发app如withTargetStorageLevel、compute和getPartitions等，用于更改目标存储级别、计算和获取分区信息。

       伴生对象中的fromEdges方法用于从一组边创建EdgeRDD，而fromEdgePartitions方法用于从已构造的边分区创建EdgeRDD。这段代码展示了EdgeRDD的主要实现和相关方法，为图计算中的边数据提供了高效的存储和处理能力。

如何学习Spark API

       Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位；

       è¦æƒ³æˆä¸ºSpark高手，需要经历一下阶段：

       ç¬¬ä¸€é˜¶æ®µï¼šç†Ÿç»ƒåœ°æŽŒæ¡Scala语言

       1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,；

       2， 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序；

       3， 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等；

       ç¬¬äºŒé˜¶æ®µï¼šç²¾é€šSpark平台本身提供给开发者API

       1， 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用；

       2， 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制；

       3， 掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

       ç¬¬ä¸‰é˜¶æ®µï¼šæ·±å…¥Spark内核

       æ­¤é˜¶æ®µä¸»è¦æ˜¯é€šè¿‡Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：

       1， 通过源码掌握Spark的任务提交过程；

       2， 通过源码掌握Spark集群的任务调度；

       3， 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节；

       ç¬¬å››é˜¶çº§:掌握基于Spark上的核心框架的使用

       Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

       1， Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等；

       2， Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握；

       3， 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法；

       ç¬¬äº”阶级:做商业级别的Spark项目

       é€šè¿‡ä¸€ä¸ªå®Œæ•´çš„具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

       ç¬¬å…­é˜¶çº§ï¼šæä¾›Spark解决方案

       1， 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节；

有什么关于 Spark 的书推荐？

       《大数据Spark企业级实战》本书共包括章，每章的晃晃游戏app源码主要内容如下。

       第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?

       在这4章中，RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。

第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。

第五章首先介绍了spark core，然后通过对源代码的分析，分析了spark的源代码和源代码，仔细分析了spark工作的整个生命周期，最后分享了spark性能优化的内容。

       这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例，并分析了spark GraphX的源代码。

第八章，在星火SQL实践编程实践的基础上，详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点，并通过实例介绍了spark多语言编程。最后，将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作，介绍了使用sparkr和编码的火花，并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中，详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题，并对它们的解决方案进行了优化。然后，从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述，最后阐述了火花的最佳实践。

       附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。