本文详细介绍了NebulaGraph图数据库在Linux系统下的单机部署流程。首先说明了系统要求（推荐CentOS7+/Ubuntu18.04+，4GB+内存）和所需端口（Graph:9669，Meta:9559，Storage:9779）。接着提供了下载安装包和安装步骤，包括配置文件的路径说明（默认在/usr/local/nebula/etc/）。重点阐述了单机模式下Meta、Storage、G

本研究基于车辆故障数据构建预测模型，通过挖掘维修前故障码演变序列实现零部件故障预测。首先对维修工单进行故障标注，利用统计方法过滤噪声故障码；然后采用关联规则和prefix算法挖掘高频故障码序列；通过验证数据评估序列预测准确率并筛选有效序列。研究还涉及无维修记录车辆的跨站维修识别。整个过程使用PySpark实现大数据处理，为车辆预防性维护提供数据支持。

本文详细介绍了NebulaGraph图数据库在Linux系统下的单机部署流程。首先说明了系统要求（推荐CentOS7+/Ubuntu18.04+，4GB+内存）和所需端口（Graph:9669，Meta:9559，Storage:9779）。接着提供了下载安装包和安装步骤，包括配置文件的路径说明（默认在/usr/local/nebula/etc/）。重点阐述了单机模式下Meta、Storage、G

摘要：本文介绍了使用Anaconda创建Python虚拟环境并部署PySpark任务的完整流程。首先在本地安装Anaconda并创建指定Python版本的虚拟环境（如Python 3.7），调试PySpark脚本确保单机运行正常。然后将虚拟环境打包为zip文件，与脚本一起上传至HDFS。最后通过spark-submit命令提交任务，其中关键配置包括指定虚拟环境路径、Python解释器路径以及各类资