1.Java培训班的课程一般都学习什么内容呢？
2.Dji大疆最新的app有什么新功能？
3.高效调度新篇章：详解DolphinScheduler 3.2.0生产级集群搭建
4.自己动手为Spark 2.x添加ALTER TABLE ADD COLUMNS语法支持
5.用Intellij idea 编写Scala程序Spark2.0.0 依赖jar包如何解决

Java培训班的课程一般都学习什么内容呢？

       阶段一-微服务课程免费下载

       链接:/s/cR1oZ_elMd8y1TyHg0rA

提取码:fqy6

       微服务是对于微信公众平台提供的辅助管理平台，强化了微信公众号的互动营销推广与客户关系维护功能。微服务平台开发了为商家定制的“个性化管理、营销推广、客户关系管理、会员卡管理”等几个重要的没有licence 源码运营管理模块。

Dji大疆最新的app有什么新功能？

       建议更新。

       以DJI GO 4为例：

       凌云捕影，畅享生活。支持“御” Mavic 系列、“晓” Spark、精灵 Phantom 4 系列等产品。

       支持机型

       iOS V 4.3.

       需要 iOS 9.0 或更高版本。

       兼容iPhone X, iPhone 8 Plus, iPhone 8, iPhone 7 Plus, iPhone 7, iPhone 6s Plus, iPhone 6s, iPhone 6 Plus, iPhone 6, iPhone SE, iPad Pro, iPad, iPad Air 2, iPad mini 4

       Android V 4.3.

       需要 Android 5.0 或更高版本。

       兼容Samsung S9+, Samsung S9, Samsung S8+, Samsung S7, Samsung S7 Edge, Samsung S6, Samsung S6 Edge, Samsung Note 8, Huawei P Pro, Huawei P, Huawei P Plus, Huawei P, Huawei Mate Pro, Huawei Mate , Huawei Mate 9 Pro, Huawei Mate 9, Huawei Mate 8, Honor , Honor 9, Vivo X, Vivo X9, OPPO Find X, OPPO R, OPPO R, Mi Mix 2S, Mi Mix 2, Mi 8, Mi 6, Redmi Note 5, Google Pixel 2XL, OnePlus 6, OnePlus 5T

       *支持的设备列表会持续更新和增加。

高效调度新篇章：详解DolphinScheduler 3.2.0生产级集群搭建

       通过简化复杂的任务依赖关系，DolphinScheduler为数据工程师提供了强大的-71的源码工作流程管理和调度能力。在3.2.0版本中，DolphinScheduler引入了一系列新功能和改进，显著提升了其在生产环境中的稳定性和可用性。以下是对如何在生产环境中搭建一个高可用的DolphinScheduler集群的详细步骤介绍，包括环境准备、数据库配置、用户权限设置、SSH免密登陆配置、crmebpro源码版ZooKeeper启动以及服务的启动与停止等关键步骤。

       1. 环境准备

       1.1 集群规划：本次安装环境为contos7.9。

       1.2 组件下载地址：DolphinScheduler-3.官网： dolphinscheduler.apache.org...

       1.3 前置准备工作：注意，DolphinScheduler本身不依赖Hadoop、Hive、Spark，但如果你运行的任务需要依赖他们，就需要有对应的cp源码wg环境支持。

       2. DolphinScheduler集群安装

       2.1 解压安装包

       2.2 配置数据库：DolphinScheduler 元数据存储在关系型数据库中，因此需要创建相应的数据库和用户。

       2.3 准备DolphinScheduler启动环境：如果已有hadoop集群的账号，建议直接使用，无需配置。

       2.4 启动zookeeper（hadoop集群已有无需配置）

       2.5 修改install_env.sh文件

       2.6 修改dolphinscheduler_env.sh文件

       2.7 初始化数据库

       2.8 修改application.yaml文件

       2.9 修改common.properties文件

       2. 分布式存储hdfs依赖分发

       2. 启动DolphinScheduler

       2. 登录DolphinScheduler

       3. 起停服务

自己动手为Spark 2.x添加ALTER TABLE ADD COLUMNS语法支持

       本文将介绍如何为Spark 2.x版本添加ALTER TABLE ADD COLUMNS语法支持，以解决SparkSQL和Hive模式升级时遇到的问题。对于需要在Spark项目中使用此功能的全球购 源码用户来说，这是一篇技术指南，旨在提供详细的步骤和代码修改建议。以下是实现步骤，分为四个部分：

       ### 1. 语法定义改进

       在Spark 2.1.0版本中，通过ANTLR解析SQL语法。修改语法定义文件`sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBase.g4`，将不支持的`ALTER TABLE`语法从`unsupportedHiveNativeCommands`列表中移除，并新增支持`ADD COLUMNS`的规则。具体修改包括在行移除相关规则，并在行处添加规则`ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS ('(' columns=colTypeList ')')? #addColumns`。这一步旨在让ANTLR插件能够为新的语法生成相应的解析方法。

       ### 2. SparkSqlAstBuilder改进

       在`sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/SparkSqlParser.scala`中，于行处重载`visitAddColumns`方法，以解析`ADD COLUMNS`命令并生成`AlterTableAddColumnsCommand`逻辑计划对象。此方法负责解析传入的表名及新增字段列表，并将它们与逻辑计划关联。

       ### 3. 新增命令处理

       在`sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/command/tables.scala`中，新增`AlterTableAddColumnsCommand`类，继承自`RunnableCommand`，用于执行`ALTER TABLE`命令。此类的主要作用是处理`ADD COLUMNS`操作的逻辑，确保新字段能够被正确添加到表中。

       ### 4. 修复HiveExternalCatalog问题

       针对`AlterTableAddColumnsCommand`的实现，需要在`sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/HiveExternalCatalog.scala`中对`HiveExternalCatalog`类进行修改，确保能够正确更新表的schema。具体修改为在行将`schema = oldTableDef.schema`替换为`schema = tableDefinition.schema`，以允许表结构的动态调整。

       完成以上步骤后，根据Spark的编译文档进行编译打包。更新后的Spark版本将包含此功能，用户可以直接在项目中使用`alter table ... add columns(...)`语句。

       通过上述方法，开发者能够成功为Spark 2.x版本添加对`ALTER TABLE ADD COLUMNS`语法的支持，解决升级过程中遇到的兼容性问题，提升数据操作的灵活性和效率。

用Intellij idea 编写Scala程序Spark2.0.0 依赖jar包如何解决

       åœ¨â€œFile|Project Structure|Libraries”窗体中点击绿色+号，选择“Java”，在弹出的窗体中选择“Spark”的安装目录，定位到Spark\jars目录，点击“OK”，把全部jar文件引入到项目中。网上和目前出版的书中讲解是spark2.0以下版本，采用的是把sparkle核心文件（如：“spark-assembly-1.3.0-hadoop2.4.0.jar”）拷贝到Interllij IDEA安装目录下的Lib目录下，再使用Spark。由于Spark2.1.0已经取消了该文件，因此无法用原先的方法。