例如，map 是一个转换操作，传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新 RDD 表示返回结果。另一方面，reduce 是一个动作操作，使用一些函数聚合 RDD 的所有元素并将最终结果返回给驱动程序（尽管还有一个并行的 reduceByKey 返...
扩展到可以应用于函数之外的值．如果 f 不是函数或方法，那么这个表达式就等同于调用:
为了初始化 Spark Streaming 程序，必须创建一个 StreamingContext 对象，它是 Spark Streaming 所有流操作的主要入口。StreamingContext 对象可以用 SparkConf 对象创建。
Spark 2.3.0 支持用于简洁编写函数的 lambda 表达式，你也可以使用 org.apache.spark.api.java.function 包中的类。
在定义窗口分配器之后，我们需要在每个窗口上指定我们要执行的计算。这是窗口函数的责任，一旦系统确定窗口准备好处理数据，窗口函数就处理每个窗口中的元素。...
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
如Flink1.4 生成时间戳与Watermarks所介绍的，Flink提供了一个抽象类，允许程序员可以分配自己的时间戳并发送Watermark。更具体地说，可以通过AssignerWithPeriodicWatermarks或AssignerWithPunctuatedWatermarks接口来实...
此连接器提供一个 Sink，将分区文件写入 Hadoop FileSystem 支持的任何文件系统。要使用此连接器，添加以下依赖项：
本节适用于在事件时间上运行的程序。有关事件时间，处理时间和提取时间的介绍，请参阅Flink1.4 事件时间与处理时间。
在 Spark 1.x 中，使用 HiveContext 作为 DataFrame API 的入口显得并不直观。在 Spark 2.0 引入 SparkSession 作为一个新的入口，并且包含 SQLContext 和 HiveContext 的特性，同时为了向后兼容，两者都保留下来。SparkSess...
