? ?本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDDs,或者调用RDDs上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDDs是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些 交互式shell(参见"Spark的Python和Scala she
第二章 main()函数: 通常main()被启动码调用,而启动码是由编译器添加到程序中的,是程序和操作系统之间的桥梁. main()函数在返回时没有遇到返回语句,则默认以 return 0 结尾. C和C++有一项不同寻常的特征--可以连续使用赋值运算符.(Python也可以) 第三章 整形: short 至少16位 int 至少比short长 long 至少32位 long long 至少64位 sizeof (int)返回类型的长度,sizeof VAR返回变量的长度,可选括号.