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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网页表单源码顶点属性，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，systemui下载源码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。源码审核工具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，kbe源码 目录如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，每章的卖erp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。