这个次要是spark用JAVA语言连接mysql,mongodb数据库的CRUD例子；
附件有运行使用的截图，运行入口在Test目录的测试用例；
仅供参考！

spark-2.2.0-yarn-shuffle.jar

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ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

spark-2.2.0源码，在Windows和Linux上都可以安装，间接解压即可

用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P

ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（FlinkRuntime），提供支持流处理和批处理两品种型应用的功能。
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Stor

此为淘宝大数据集（过期而且改动过的），里面包含两个文件，一个是2000万行数据，一个30万行数据，供学习大数据技术hadoop，spark或者深度学习的冤家做测试分析用

在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，尹绪森就如何使用PredictionIO打造一个定制化推荐引擎进行了详细引见，白刚则分享了新浪在大规模多标签分类上的探索。
在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软JulienPierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。
JulienPierre首先进行了开场发言，并为大家分享Spark在ASG团队的应用情况。
通过Julien了解到，其团队主要工作集中在SparkSQL和MLlib两个组件，基于Spark做一些交互式分析，其中包括：将Spark与现有的查询

spark中用scala编写累加器小程序统计指定文章中的空白行，然后经过split函数经过空格切分文章，输出到指定的目录中。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。