问题描述工业场景中，时序数据的可视化是一个无法回避的话题。时序数据的超大数据量给图形的展示性能带来了挑战，而通过降采样的方式减少图形的展示点数来迎合性能的同时，又会带来算法复杂度、算法可伸缩以及正确性等多方面的权衡。下面通过几种常用的可视化降采样算法的研究和实践对比，为时序数据的可视化降采样算法选择提供参考。我们使用实际生产中的一个案例作为算法描述的基础：需求将10w的点降采样到4000，以适配页

stage的task在运行的时候，可能要从一些Executor中去拉取shufflemapoutput文件，但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的BlockManager也没有了，这就可能会报出shuffleoutputfilecannotfind，executorlost，tasklost，outofmemory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可

比如我们设当前二维数组引用为adjacency_ matrix，如图所示：adjacency_matrix[0][1]=1，则表示0和1号顶点之间存在一条边，同时又因为当前咱们的图为无向图，所以这个时候为了表示边的无方向性，这个时候咱们的adjacency_matrix[1][0]=1，则表示1到0之间的边。所以说，咱们的边一定是依赖顶点衍生出来的，不存在没有顶点却有边的情况。顶点在图中起着至关重

/ 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行。// 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类。// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置。// 2 指定本程序的jar包所在的本地路径。// 4 指定mapper输出数据的kv类型。// 6 指定job的输入原始文件所在目录。// 5 指定最终输出的数据的kv

1.14 sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例。1.15 pipe(command, [envVars]) 案例。（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印。1.10 distinct([numTasks])) 案例。（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD。1.4 map()和mapPartition()的区别。1.5

随着大数据开发行业的不断发展企业对大数据开发技术的需求量也是逐渐增多，随之带来的是市面上的大数据培训机构越来越多，但是这些大数据培训机构无论在规模上还是培训能力上都是存在着一定差异，所以小伙伴在选择大数据培训机构的过程中需要谨慎理性选择，在选择的过程中一定要多选择几家进行比较，然后选择一家比较靠谱，性价比比较高的大数据培训机构进行系统学习。上文反复提到要实地考察了解大数据培训机构就是不希望小伙伴盲

Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkCon

因此，学习大数据技术对于从事信息技术相关工作的人来说是非常重要的。要学习大数据技术，首先需要掌握大数据的基础概念，了解大数据的定义、特点、应用场景等。大数据技术包括Hadoop、Spark、Hive、Hbase等多个方面的技术，学习者需要对这些技术有一个系统的了解，包括其原理、特点、使用方法等。总之，学习大数据技术需要系统学习大数据的基础知识，进行实践操作，不断加强自我学习和提升。大数据技术的核心

1.1什么是序列化序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象。1.2为什么要序列化一般来说，“活的” 对象只生存在内存里，关机断电就没有了。且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“

Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. 可以通过SparkSession.read.json()去加载一个 一个JSON 文件。注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。2）加载JSON文件。...