plugin.xml是对datanucleus的jar包合并的资源文件，在对sparksql项目打包时，datanucleus自身配置文件文件重复而不能正常合并

2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介：本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版：Spark3.0.1。
共课程包含9个章节：Spark环境搭建，SparkCore，SparkStreaming，SparkSQL，StructuredStreaming，Spark综合案例，Spark多语言开发，Spark3.0新特性，Spark性能调优。

数据分析实现采用Scala编程语言进行实现，通过SparkSQL进行对数据的处理，并把结果存储到MySQL中，最后通过数据可视化技术把数据展示出来

慕课网SparkSQL入门到精通到项目实战的世界（全套日志分析）日志文件

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SparkSQLHDFSJAVA调用完整实例，使用Maven管理，项目很小，里面实例很多。
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spark入门级资料推荐，开始是介绍简装编译运行等基础介绍，从第五章开始Hive介绍及部署Hive实战SparkSQL介绍实战深入了解运行计划及调优SparkStreaming原理介绍实战SparkMLlib机器学习及SparkMLlib简介实战SparkGraphX介绍及实例分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署

StructuredStreaming是一个可拓展，容错的，基于SparkSQL执行引擎的流处理引擎。
使用小量的静态数据模拟流处理。
伴随流数据的到来，SparkSQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。
你可以在SparkSQL上引擎上使用DataSet/DataFrameAPI处理流数据的聚集，事件窗口，和流与批次的连接操作等。
最后StructuredStreaming系统快速，稳定，端到端的恰好一次保证，支持容错的处理。

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。