用apache程序实现斐波那契数列

### 使用 Apache 技术实现斐波那契数列

#### 使用 Apache Spark 实现斐波那契数列

Spark 是一种分布式计算框架，适用于大规模数据集上的批处理和流处理操作。对于简单的序列生成任务如斐波那契数列，虽然不完全发挥 Spark 的优势，但仍然可以通过 RDD 或 DataFrame API 来实现。

下面是一个基于 Scala 编写的简单例子，展示了如何使用 Spark 创建一个包含前 N 项斐波那契数值的列表：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("Fibonacci").getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

def fibonacci(n: Int): Seq[Int] = {
    @annotation.tailrec
    def loop(a: BigInt, b: BigInt, count: Int, acc: List[BigInt]): List[BigInt] =
        if (count == n) a :: acc
        else loop(b, a + b, count + 1, a :: acc)

    loop(0, 1, 0, Nil).reverse.map(_.toInt)
}

// 将结果转换为RDD并收集到驱动程序节点上打印出来
val numTerms = 10 // 设置想要获取多少个斐波那契数
val fibSeries = spark.sparkContext.parallelize(fibonacci(numTerms))
println(s"Fibonacci series up to $numTerms terms:")
fibSeries.collect().foreach(println(_))

spark.stop()

这段代码定义了一个名为 `fibonacci` 函数用于生成指定长度的斐波那契数列，并将其封装成 RDD 进行分布式的展示[^1]。

#### 使用 Apache Flink 实现斐波那契数列

Flink 更擅长于低延迟的流式处理以及迭代型算法，在这里同样可以用它来模拟生成斐波那契数列的过程。下面是 Python 版本的例子：

from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment
from pyflink.table import BatchTableEnvironment, TableConfig

env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_config = TableConfig()
table_env = BatchTableEnvironment.create(env, t_config)


def generate_fibonacci(count):
    result = []
    a, b = 0, 1
    while len(result) < count:
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result


data = [(i,) for i in range(1)]
ds = env.from_collection(data)

# 注册表函数以便后续查询调用
table_env.register_function('generate_fib', lambda x: generate_fibonacci(x)[::-1])

result_table = table_env.scan("default_catalog", "default_database") \
                       .select("TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '1' DAY), TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' DAY)")\
                       .flat_map("generate_fib(10)")

print("Generated Fibonacci sequence using PyFlink:")
for row in result_table.execute_and_collect():
    print(row)

env.execute("Fibonacci Generator Job")

此脚本创建了一个自定义 UDF（用户定义函数），该函数负责按照给定的数量返回逆序排列后的斐波那契数组合；接着通过 FlatMap 操作符应用这个逻辑至整个输入集合之上。