只是看起来很努力，是别人写过的一篇文章
你很努力，但也只是看起来而已01 在朋友圈，经常可以看到别人晒努力：“任务太多，今晚要奋战到半夜了。”“忙碌了一天，连一口饭也没有吃。”“最近写论文，每天熬夜，熬得黑眼圈都出来了。” …… 乍一看，大家...
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IP属地：香港
只是看起来很努力，是别人写过的一篇文章
你很努力，但也只是看起来而已01 在朋友圈，经常可以看到别人晒努力：“任务太多，今晚要奋战到半夜了。”“忙碌了一天，连一口饭也没有吃。”“最近写论文，每天熬夜，熬得黑眼圈都出来了。” …… 乍一看，大家...
时间的箭头一直向前，不停歇。转眼间，毕业参加工作快两年—— 21个月。不知为什么，工作后每周过得都很快，甚至感觉每周就像一天，循环往复，让人感叹匆匆，却又无能为力。 90后2...
今年，我27岁。 虽然我的身份证是1991年，但是却是虚假的，其实，我是1990年出生的，所以，我27岁了。但是，我从来不会告诉别人。 你看，人到了27岁，连一岁都必须瞒着，...
我有个疑问：
官网原文
A DataFrame is a Dataset organized into named columns. It is conceptually equivalent to a table in a relational database or a data frame in R/Python, but with richer optimizations under the hood. DataFrames can be constructed from a wide array of sources such as: structured data files, tables in Hive, external databases, or existing RDDs. The DataFrame API is available in Scala, Java, Python, and R. In Scala and Java, a DataFrame is represented by a Dataset of Rows. In the Scala API, DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]. While, in Java API, users need to use Dataset<Row> to represent a DataFrame.
其中两句：
DataFrame is represented by a Dataset of Rows
A DataFrame is a Dataset organized into named columns
意思是不是DataFrame是DataSet的子集，而不是DataSet是DataFrame的特例？
RDD、DataFrame和DataSet的区别spark 2.X开始，三者的关系发生了变化，可以参考《且谈Apache Spark的API三剑客：RDD、DataFrame和Dataset》 ,在2.X中DataFram...
@掂吾掂 这里hdfs配置是namenode上也运行datanode，yarn也是。不过spark配置Master上没有运行Worker节点，因为发现如果这样做了，Master会很慢，提交作业有时也会失败。
Spark on Yarn集群搭建详细过程由于最近学习大数据开发，spark作为分布式内存计算框架，当前十分火热，因此作为首选学习技术之一。Spark官方提供了三种集群部署方案： Standalone, Mesos,...
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