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在一些特定的领域中(例如金融、灾害预警等)，时间就是金钱、时间可能就是生命!然而传统的批处理框架却一直难以满足这些领域中的实时性需求。为此，涌现出了一批如S4、Storm的流式计算框架。Spark是基于内存的大数据综合处理引擎，具有优秀的作业调度机制和快速的分布式计算能力，使其能够更加高效地进...
有大半年时间在做大数据分析，主要产品为OI。OI 用到了flume，spark，graphite。学习了大数据的开发。优点：flume，spark源代码的学习，performance调优 OI项目的框架：用flume做数据收集，spark做数据分析，graphite做数据显示，seyren做告警系统项目的难点：spark和flume的框架的学习，performance的...
算法：对数据做归一化处理，计算当前样本和所有训练样本的距离，对距离排序，选择最近的K个样本，统计样本出现的频率，出现频率最多的样本作为预测类别。Spark GraphX基于pregel计算“5万结点、250万条边”图的单源最短路径，大概用时8分钟(8核心16线程，4.0G主频 CPU)1GB文件单词计数，大概用时1分钟-2分钟（8核心16线程，4.0G主频 CPU，分区数为16，集群中无其他作业调
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章，第1.2节Spark生态系统BDAS，作者高彦杰 倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看1.2 Spark生态系统BDAS目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。BDAS是伯克利大学提出的基于Spark的数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark...
数据的挖掘和分析对于市场趋势预测、资源配置优化、风险管理等方面具有重要意义，特别是在建筑业这一传统行业中。Scala，作为一种强大的多范式编程语言，提供了丰富的库和框架，使其成为开发高效爬虫的理想选择。本文将探讨Scala爬虫在建筑业大数据分析中的作用，并提供实现代码示例。
Spark SQL 的 Catalyst ，这部分真的很有意思，值得去仔细研究一番，今天先来说说Spark的一些扩展机制吧，上一次写Spark，对其SQL的解析进行了一定的魔改，今天我们按套路来，使用砖厂为我们提供的机制，来扩展Spark...首先我们先来了解一下 Spark SQL 的整体执行流程，输入的查询先被解析成未关联元数据的逻辑计划，然后根据元数据和解析规则，生成逻辑计划，再经过优化规则
2023年全国职业技能大赛(大数据技术赛项)第十套任务书
随机森林什么是随机森林spark代码实现什么是随机森林随机森林是多个决策树集成算法，树多了也就成了森林，随机森林包含多个决策树来降低过拟合，那随机2字又该怎么解释呢？？随机体现在：每次迭代时，对原始数据进行二次抽样来获得不同的训练数据。对于每个树节点，考虑不同的随机特征子集来进行分裂。spark代码实现spark.ml支持二分类、多分类以及回归的随机森林算法数据采用https://archive.
开发工具:Intellij IDEAJava版本:JDK1.8以上在pom.xml文件中添加我们需要的jar包:spark-core<!--定义spark版本--><properties><spark.version>2.2.3</spark.version></properties><!--spark-core核心包-->&
erl的LWP::UserAgent库是一个用于发送HTTP请求的Perl模块。它可以用于编写Web爬虫、测试Web应用程序、自动化Web操作等。以下是一个简单的使用LWP::UserAgent库发送HTTP GET请求的Perl脚本的例子：
Windosw下安装scala-2.11.11及打包spark项目jar包,spark on hadoop需提前部署
（PS：以上结果是查询deepseek的结果，只是作为自己学习的一个记录）
严格弱序是一种数学概念，用于定义元素之间的比较规则。它必须满足非自反性、非对称性、传递性和可比性四个性质。在 Scala 中，Ordering和sortWith的比较函数必须满足严格弱序的条件，以确保排序结果的正确性和一致性。违反严格弱序的条件可能导致排序结果不正确或不一致。通过理解严格弱序，你可以更好地设计和实现自定义的排序逻辑！（PS：以上结果是查询deepseek的结果，只是作为自己学习的一
可以从中选取一个方案，测试程序员技术水平以及人品，测试方案确定之后先不要付款下单，先联系中介或者程序员，询问“我可能需要添加程序员的联系方式，例如QQ/微信/飞书等等，是否可以？”，如果对方表示可以，我们可以继续交易，不可以就换一家，直到找到为止即可。泛指金额在一百万以下的软件外包开发项目，如小型网站、小工具软件、私人定制开发需求等，甚至包括一些灰色的学生项目、bishe、keshe等。
通过以上详细的步骤，你已经成功在 Windows 系统上安装了 Scala。现在你可以开始使用 Scala 进行开发了，你可以使用文本编辑器（如 Sublime Text、VS Code 等）编写 Scala 代码，然后在命令行中进行编译和运行，也可以使用集成开发环境（如 IntelliJ IDEA）来提高开发效率。希望你在 Scala 的编程世界中取得好的成果！
Scala，作为一种多范式的编程语言，不仅拥有强大的内置功能，还得益于其丰富的第三方库生态系统。Scala的第三方库为开发者提供了强大的工具和框架，覆盖了从Web开发到大数据处理的各个领域。通过本文的学习，你现在应该能够了解这些库的基本用途，并能够将它们应用到你的Scala项目中。本文提供了对Scala常用第三方库的深入解析，并提供了实际的代码示例。Scalding是一个用于Scala的MapRe
Spark大数据分析项目(法律服务网站)文章目录Spark大数据分析项目(法律服务网站)前言一、Spark介绍二、任务描述1.数据描述2.数据存储3.数据分析3.1 网页类型分析3.1.1 网页类别统计3.1.2 咨询类别内部统计3.2 网页中带有"?"的记录统计3.2.1 分析其他类型网页的内部规律三.总结前言随着大数据的不断发展，利用大数据技术处理和分析数据也越来越重要，越来越多的人选择了大数
1．安装Hadoop和Spark进入Linux系统，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。2．HDFS常用操作。
实验环境windows10；idea2010.1.3;scala 2.11.12;报错详情当注册一个服务时，出现如下报错：Exception in thread "main" java.rmi.ConnectException: Connection refused to host: 127.0.0.1; nested exception is:java.net.ConnectE...
spark版本：1.6.0scala版本：2.10报错日志：Application application_1562341921664_2123 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1562341921664_2123_000002 exited with exitCode: -104For more d...
关于在计算中，动态添加字段处理方式，参考网上的方式，进行整理如下，作个记录package com.ku.testimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchemaimport org.apache.spark.sql.types._import or
由于这是我自己随手记录的，所以显得比较乱，但是步骤基本都有，排版就以后再说。重试一次，自定义jar包程序运行。1.建立scala项目2.添加spark下的jar包依赖【usr/local/spark/jars】,当然也有scala的sdk，一般我这边已经有了写程序：我终于，可以从头到尾，自己写下来所有的API。并且运行成功。接下来开始打包，先注释掉，setMaster（“local”)main c
hive on spark参考这篇文章wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2.tgz编译Saprk源码前置条件Maven 3.3.9 or newerJava 8+Scala修改文件 make-distribution.shMVN="/data/java/apache-maven-3.8.1/bin/mv
1.读取Hive中的数据加载成DataFrame<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.11</artifactId><version>2.3.1</version></dependency>obje
1 详细信息User class threw exception: java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped SparkContext.This stopped SparkContext was created at:org.apache.spark.SparkContext.&l...
spark源码、shuffle原理分析、MapOutputTracker
在开发spark应用过程中需要往hive表中造测试数据，同时造多列数据，部分列之间存在逻辑计算关系，正常情况下使用.withColumn(“col_name”,conditions)，此时conditions可以直接是类似于 col(“column_a”) *col(“column_b”) ,也可以是udf函数。例如：如果我们需要使用table_1关联table_2，得到column_a和co
文章目录一、RDD转换算子0.说明1.map2.mapPartitions3.mapPartitionsWithIndex4.flatMap5.glom6.groupBy7.filter8.sample-抽取数据9.distinct-去重10.coalesce-缩减扩大分区11. repartition-缩减扩大分区12.sortBy13.intersection-交集14.union-并集15.
目录为什么适用Scala做spark开发配环境过程scalasparkidea中scala配置为什么适用Scala做spark开发作为python的忠实拥簇者，昨天写了整整一天pyspark的我被老大关进小黑屋要求以后用Scala作为spark的开发语言！！一开始我是拒绝的 TnT后期从网上获取了这样做的原因：1、（最重要的）现在市场上大多数企业的大数据平台，只要不涉及用户兴趣分析“利用...
idea中使用scala运行spark出现： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class查看build.sbt: name := "ScalaSBT"version := "1....
spring boot整合scala 写一写flink
Spark2升级Spark3 org.apache.spark.sql.AnalysisException: You're using untyped Scala UDF, which does not have the input type informationUser class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException:
外面沙尘滚滚一直向北去了，意识到年关到了，码农们都回乡过年去了，而我却留在这里玩弄“拉链”。不要想歪了，我说的不是裤裆拉链而是scalaz Zipper，一种泛函数据结构游标（cursor）。在函数式编程模式里的集合通常是不可变的（immutable collection），我们会发现在FP编程过程中处理不可变集合（immutable collect...
一、Spark架构1.1、基本组件Cluster Manager在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器。Worker从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。Driver运行Application的main()函数并创建SparkContex
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