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FlinkFlink 是一个分布式流处理框架，其架构基于流计算，将一切都看作是流。它采用了一种基于事件驱动的架构，数据以流的形式源源不断地进入系统，并且能够实时处理这些数据。例如，在实时监控网络流量的场景中，网络流量数据作为一个持续的数据流进入 Flink 系统，Flink 可以对每一个数据包（事件）进行实时分析，如检测异常流量。Flink 的运行时系统基于作业（Job）和任务（Task）的概念。
通过sklearn和pyspark机器学习模型训练房价预测数据集的计算时间比较运行环境数据集运行结果源代码总结参考资料运行环境CPU：i5-8265U 4核8线内存：8G操作系统：Windows 10其他：Spark采用local[*]模式运行数据集kc_house_data.csv，大小为2.12MB，通过训练bedrooms, bathrooms, sqft_living, sqft_lot,
Spark Pipeline一、Spark Pipeline1.1 机器学习管道（Pipeline）1.2 数据管道组件构成1.3 构建Pipeline1.4 预测Pipeline一、Spark Pipeline1.1 机器学习管道（Pipeline）由一系列阶段构成，每个阶段是Transformer或Estimator，它们串联到一起按照顺序执行。1.2 数据管道组件构成Transfo...
随着大数据技术的不断发展，实时数据处理和分析成为企业数字化转型的关键需求。Apache Kafka 作为一种高吞吐量的分布式消息队列系统，能够高效地处理大量数据流。而 Apache Spark 作为一种通用的大数据处理框架，提供了丰富的数据处理和分析能力。将 Kafka 与 Spark 结合使用，可以实现高效的数据传输和实时处理，满足现代企业的数据处理需求。
大数据的SparkStreaming Spark，mapreduce等概念
市场洞察：帮助企业了解消费者对其产品、品牌及竞争对手的看法和态度，及时掌握市场动态，为产品研发、市场营销和品牌建设提供决策依据。政策制定：了解公众对政策的反馈和需求，为政府制定更加科学、合理的政策提供参考，提高政策的针对性和有效性。内容管理：帮助平台更好地管理和规范用户生成的内容，打击不良信息和违规行为，营造健康、积极的网络环境。本项目旨在利用 Spark、Hive 和 Hadoop 等大数据技术
那么引进完csv文件进行数据清洗完又是个什么东西呢，又该怎么设置导入到数据中，真是一点不懂，我觉的是要转成daraframe格式，然后又上gpt上搜了搜怎么导入到数据库中，之前学过可以先上传到hdfs上然后再hive上建表加载到hive表上经过sqoop传输到数据中，我想应该能直接传输到数据库中，最后也是成功了。a为转换为dataframe之后的，localhos：3306需要替换成自己的数据库连
本项目通过结合大数据技术与社交媒体分析，拓展了舆情研究的视野，提供了新的方法和思路，有助于推动相关领域的学术研究。项目的舆情分析可以揭示公众情绪与意见的变化，为政府和社会组织提供依据，帮助他们更好地理解公众需求与关切，从而推动社会沟通与理解的增进。项目的研究成果可为后续的舆情预警系统的设计与实现提供基础与参考，有助于提高舆情监测和应对的自动化和智能化水平。构建舆情预测模型，利用历史数据和实时数据，
自学pyspark获得的小技能
信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径,但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向,由于站在的角度存在偏差,人们经常能够获得不同类型信息,这也是技术最为难以攻克的课题。针对气象分析大屏可视化等问题,对气象进行研究分析,然后开发设计出气象分析大屏可视化系统以解决问题。气象分析大屏可视化系统主要功能模块包括后台首页,系统用户;管理员;,模块管理;日照时数,平均相对湿度,年降水量,平均气温,贵阳气象分析,
解决python连接数据库问题
此为spark本地模式，集群模式需要注意使用方式，上面直接可以，已经规避掉很多初级坑，此为saprk-sql实现，sparkstreaming后期会更新
Spark通过Kerberos鉴权后连接Redis，解决No Reachable node in cluster问题
使用Spark读写MySQL数据
WARN metastore.ObjectStore: Failed to get database odsl, returning NoSuchObjectExceptionException in thread “main” org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchDatabaseException: Database ‘odsl’ not f
随着互联网的发展,电商行业日益繁荣。为了更好地了解用户需求和提高用户体验,越来越多的电商平台开始采用大数据分析技术来分析用户行为。本文介绍了一种基于Spark的电商用户行为分析系统,该系统可以快速地处理海量数据,并能够从多个维度对用户行为进行分析和挖掘。通过该系统,电商平台可以更好地了解用户的购买偏好、浏览习惯等信息,从而为用户提供更加个性化的服务和推荐商品。还可以帮助电商平台发现潜在的商机和市场
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Spark最初由美国加州伯克利大学( UC Berkelcy)的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Scala的基础语法，每种编程语言都有一套自己的语法规范，Scala语言也不例外，同样也需要遵循一定的语法规范，本博客将针对Scala的基本语法进行介绍。
目录实训目的实训1：编写函数过滤文本中的回文单词1. 训练要点2.需求说明3.思路及步骤实训2：使用Scala编程输出杨辉三角1. 训练要点2.需求说明3.思路及步骤实训3：用Scala编程求出100~999之间的所有水仙花数。实训目的( 1)掌握Scala的REPL使用。(2)掌握Scala的Array、List、Map等创建与使用。(3)掌握Scala循环与判断的使用。( 4)掌握Scala函
Scala(斯嘎拉)这个名字来源于"Scalable Language(可伸缩的语言)"，它是一门基于JVM的多范式编程语言，通俗的说：Scala是一种运行在JVM上的函数式的面向对象语言。之所以这样命名，是因为它的设计目标是：随着用户的需求一起成长。Scala可被广泛应用于各种编程任务, 从编写小型的脚本到构建巨型系统，它都能胜任。正因如此, Scala得以提供一些出众的特性, 例如: 它集成了
数据仓库为企业提供了基础的数据分析能力，数据中台进一步实现了数据的整合与共享，而数据飞轮则通过数据与业务的深度互动，形成了正反馈循环，推动企业持续增长。随着数字经济的快速发展，数据的价值变得越来越重要，数据技术也在不断升级，从数据仓库到数据中台，再到如今的数据飞轮，每个阶段的技术进步都对企业的数据管理和业务运营产生了深远的影响。数据中台为数据飞轮的构建提供了基础的数据治理和整合平台，而数据飞轮则进
安装概览整体的安装过程分为以下几步搭建Hadoop集群 (整个cluster由3台机器组成，一台作为Master,另两台作为Slave)编译Spark 1.0，使其支持Hadoop 2.4.0和Hive运行Hive on Spark的测试用例 (Spark和Hadoop Namenode运行在同一台机器)Hadoop集群搭建创建虚拟机创建基于kvm的虚拟机，
虚拟机上安装1、将spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.zip安装包传到download2、解压 tar -zxvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.zip -C /opt/software/3、改名：mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark3124、进入：cd conf5、改名：mv spark-env.sh.template spa
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