FDMemTable复制数据集

1.DataSet的显示 string connStr = "server=.;uid=sa;pwd=123;database=testDb"; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connStr)) { //实例化一个数据集 DataSet ds = new DataSet(); //数据适配器,用于DataSet和SQL数据库的连接 SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter("s

1.ADO.NET概述 ·什么是ADO.NET? ADO.NET是一种访问数据库的技术,是.NET 托管应用程序的数据库API 位于System.Data及其子命名空间中的类型集合,用来在.NET平台内访问和处理数据库中的数据 ADO革命性的.更可靠的继承者 为基于Web的无连接环境而设计 得到了高级XML支持的编程模型 ·ADO.NET对象模型 ·已连接环境 1.在已连接环境中,用户可以经常连接到数据源 2.优点 更安全.更容易维护 更容易控制并发性 与非连接环境比较,数据刷新更及时 3.缺点

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(由于"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(

多线程应用程序的存在,在运行打开一个潜在的多线程安全的接入资源. 两个线程相同的资源可能会以意想不到的方式改变相互干扰. 例如.一个线程可以覆盖有一个线程改变或使应用程序进入一个潜在的无效的状态未知. 假设你幸运,毁坏的资源也能导致明显的性能问题或相对easy追踪和修复的崩溃.假设你不幸,然而.毁坏的资源可能导致微妙的错误,一直不显现直到非常久以后,或者错误可能须要对底层编码设计进行彻底检查. 当涉及到线程安全时,好的设计是最好的保护.避免资源共享和降低线程间的交互使它们不太相互干扰. 一个全然

RDD是Spark最基本,也是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 是关于RDD的论文.如果觉得英文阅读太费时间,可以看这篇译文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是只读的.分区记录的

RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作. 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集. 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序. 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果.另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集). 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部

RDD它是Spark基,它是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 它开着RDD文件.假设英语阅读太费时,:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源代码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是仅仅读的.分区记录的集合. RDD仅仅能

什么是Spark?可能你很多年前就使用过Spark,反正当年我四六级单词都是用的星火系列,没错,星火系列的洋名就是Spark. 当然这里说的Spark指的是Apache Spark,Apache Spark?is a fast and general engine for large-scale data processing: 一种快速通用可扩展的数据分析引擎.如果想要搞清楚Spark是什么,那么我们需要知道它解决了什么问题,还有是怎么解决这些问题的. Spark解决了什么问题? 在这里不得不

简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用户的main函数,并且在一个集群上执行各种各样的并行操作.Spark提 供的主要的抽象(概念)是一个弹性分布式数据集,它是一个元素集合,划分到集群的不同节点上,可以被并行操作.RDDs的创建可以从Hadoop文件系统 (或者任何支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始,或者通过转换这个驱动程序中已存在的Scala集合而来.用户也可以使Spark持久化一个 RDD到内存中,使其能在并行操作中被有效的重用.最后,RDDs能