spark對(duì)應(yīng)hadoop版本 mysql作為數(shù)據(jù)源可否直接用spark處理？
mysql作為數(shù)據(jù)源可否直接用spark處理？謝謝。Spark通過(guò)JDBC從RDB查詢數(shù)據(jù)源。不過(guò)，Spark對(duì)JDBC的支持也是一個(gè)漸進(jìn)的演進(jìn)過(guò)程，關(guān)鍵是1.3版的引入，也就是數(shù)據(jù)幀。在1.3之前，
mysql作為數(shù)據(jù)源可否直接用spark處理？
謝謝。Spark通過(guò)JDBC從RDB查詢數(shù)據(jù)源。不過(guò)，Spark對(duì)JDBC的支持也是一個(gè)漸進(jìn)的演進(jìn)過(guò)程，關(guān)鍵是1.3版的引入，也就是數(shù)據(jù)幀。在1.3之前，spark使用JDBCRDD處理對(duì)JDBC的查詢。它實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)的RDD接口，如分區(qū)和計(jì)算。但對(duì)很多用戶來(lái)說(shuō)太復(fù)雜了。從1.3開始，您可以直接用DF接口做同樣的事情。例如，下面的代碼可以完成一個(gè)RDB表的查詢
如您所見(jiàn)，無(wú)論數(shù)據(jù)源（hive、parquet，甚至NoSQL）的數(shù)據(jù)來(lái)自何處，在引入數(shù)據(jù)幀后，其代碼都非常相似，結(jié)果就是數(shù)據(jù)幀，您可以盡可能地將它們混合在一起。至于dataframe如何支持多個(gè)數(shù)據(jù)源以及如何優(yōu)化它們，我將再次討論源代碼。
自學(xué)spark，選擇什么版本好？
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，hadoop.hive.hdfs文件. MapReduce和spark成為最流行的術(shù)語(yǔ)。如果你想學(xué)習(xí)spark，首先應(yīng)該學(xué)習(xí)Hadoop和hive，它們是大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基石。Spark實(shí)際上與MapReduce有相同的功能，但區(qū)別在于MapReduce只能執(zhí)行map和reduce的兩步節(jié)點(diǎn)操作，而Spark可以執(zhí)行多步節(jié)點(diǎn)操作，優(yōu)于MapReduce。
建議您在學(xué)習(xí)spark之前先掌握一個(gè)編程語(yǔ)言量表，spark是未來(lái)大數(shù)據(jù)的主流語(yǔ)言。Spark作為一個(gè)新的框架（6年），一直保持良好。
總之，我建議你學(xué)習(xí)hadoop.hive首先要確保spark無(wú)人機(jī)遙控器上的固件是最新版本（打開手機(jī)上的DJI go4后，會(huì)自動(dòng)檢測(cè)固件是否是最新版本），然后確認(rèn)手機(jī)上的DJI go4是最新版本，在go4之后打開最新版本的DJI go4，進(jìn)入飛行界面，然后點(diǎn)擊右上角的“…”圖標(biāo)進(jìn)入設(shè)置界面。
2. 點(diǎn)擊下圖紅色框中的攝像頭圖標(biāo)，可以在右側(cè)“云臺(tái)俯仰軸速度”處調(diào)整俯仰角變換速度。
3. 在飛行中，您可以通過(guò)振動(dòng)左手食指和遙控器前面的拉輪來(lái)調(diào)整俯仰角，您可以在飛行界面的右側(cè)（下圖中的紅色框）查看俯仰角。最重要的是，當(dāng)拉動(dòng)俯仰角拉具時(shí)，可以通過(guò)改變力來(lái)調(diào)節(jié)俯仰角變換的速度。如果只使用一點(diǎn)力，只拉動(dòng)一點(diǎn)牽引輪，則角度變化的速度會(huì)相對(duì)較慢。拉力較大時(shí)，角度變化較快。