apache spark

最新推荐文章于 2025-01-07 16:26:41 发布
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http://www.itweet.cn/2015/07/12/spark-install/ spark installation

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Java 与 Apache Spark 集成：打造数据处理的超级英雄
java专栏
08-30 2万+
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，它提供了一个统一的编程模型，用于执行批处理、流处理、机器学习和图形处理等任务。Spark 的核心优势在于它的速度和易用性。由于 Spark 的 Java API 不像 Scala API 那样提供了方便的元组类型，我们需要自定义一个Pair类来模仿 Scala 中的元组。通过这篇俏皮可爱的指南，我们不仅了解了如何使用 Java 集成 Apache Spark，还学习了如何编写简单的数据处理应用程序。
【漏洞复现】Apache Spark 未授权访问漏洞
李同學的安全圈
08-31 4783
Apache Spark 未授权访问漏洞，详情请点击内容进入......
Apache Spark 入门指南：概述、安装、使用及RDD基础
qq_64355981的博客
06-20 4516
Apache Spark 是一个快速且通用的大规模数据处理引擎。它提供了一个易于使用的编程模型，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。Spark 能够高效地处理各种数据，包括批量数据和实时数据流。在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）提供了多种算子来处理数据。这些算子分为两类：转换（Transformations）和行动（Actions）。
深入学习 Apache Spark：从入门到精通
mckim_的博客
01-07 1458
Apache Spark凭借其强大的功能和灵活的API，在现代大数据处理领域占据了重要地位。无论是批处理还是流处理，亦或是机器学习和图形计算，Spark都能提供相应的解决方案。
Java接入Apache Spark（入门环境搭建、常见问题）
qq_43170312的博客
01-08 3677
Apache官网：https://spark.apache.org/将下载好的hadoop-3.3.6.tar.gz包，放到想要安装的目录，我这里是放在D盘（D:\hadoop-3.3.6.tar.gz）解压hadoop-3.3.6.tar.gz文件【注意：需要在cmd中以管理员身份运行】 进入文件目录 等待执行结束配置HADOOP_HOME环境变量，进入 此电脑 -> 右键 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量 选择新建，配置变量名 HADOOP_HOME ，变量值为 hadoop的解压路径
Apache Spark分布式计算框架架构介绍
qq_25409421的博客
07-08 3054
Spark 基于 Spark Core 建立了 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR 核心组件，基于不同组件可以实现不同的计算任务，这些计算任务的运行模式有：本地模式、独立模式（Standalone）、Mesos 模式、 YARN 模式。Spark 任务的计算可以从 HDFS、S3、Hypertable、HBase或Cassandra等多种数据源中存取数据。
Apache Spark简介与历史发展
日常分享数据分析开发、编程语言内容
12-24 2027
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速、通用的计算引擎。本文深入介绍了Apache Spark，从其基本概念、历史发展、核心组件到生态系统的各个方面进行了详细的探讨。Spark作为一个快速、通用的大数据处理框架，具有高性能、多语言支持和丰富的内置库等优势，使其成为处理大规模数据的重要工具。在Spark的核心组件方面，分享了RDD、DataFrame和Dataset，展示了如何使用这些抽象来操作和处理数据。
C#数据科学应用：利用.NET for Apache Spark
java专栏
07-04 1819
通过今天的探险，我们不仅学会了如何在C#中使用.NET for Apache Spark处理和分析大规模数据，还了解了如何构建和训练机器学习模型。这不仅仅是一场技术的旅行，更是一次思维的飞跃，让我们从数据的海洋中，提炼出了宝贵的洞察和知识。愿你在数据科学的道路上，越走越远，愿你的代码之路充满魔法与惊喜。让我们一起在数据的奇幻世界里，继续探索和成长吧！🚀🌟🌈小贴士：记得在处理大量数据时，适时使用缓存和持久化操作，以提高数据处理的效率哦！彩蛋。
使用Python进行大数据处理Dask与Apache Spark的对比
一键难忘的博客
05-07 4565
Dask是一个灵活的并行计算库，它允许您以类似于NumPy、Pandas和Scikit-learn的方式处理大规模数据。它提供了类似于这些库的API，同时能够自动分布计算任务到集群上。在本文中，我们对Dask和Apache Spark进行了全面的对比，涵盖了它们的性能、API和生态系统等方面。Dask在单机上使用多线程或多进程进行并行计算，适合处理中小规模数据。但在处理超大规模数据时可能受到Python GIL的限制。
Apache Spark架构与特点
AI天才研究院
01-18 1640
1.背景介绍 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，由AMLLabs公司开发，后被Apache软件基金会所支持。它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的编程模型，使得开发人员可以使用Scala、Java、Python等编程语言来编写程序。Spark的核心组件是Spark Streaming、MLlib、GraphX和Spark SQL，它们分别提供了流式数据处理、机器学习、...
精选资源
apache-spark-benchmark:Apache Spark 框架的测试基准
06-22
Apache Spark 基准测试 该项目是硕士论文的成果，旨在成为 Apache Spark 框架的测试平台。 其基本思想是能够在软件和硬件的不同环境中运行该框架，以查看其行为，并将获得的结果与类似的解决方案（如 Hive、Redshift...
ApacheSpark设计与实现.pdf+ApacheSpark源码剖析.pdf+Spark原著中文版.pdf
11-22
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它以高效、易用和通用性著称。这个压缩包包含三本书籍，分别从不同的角度深入探讨了Spark的设计、实现和源码解析，对于理解和掌握Spark的核心原理和技术至关重要。 ...
Springboot 结合Apache Spark 2.4.4与Scala 2.12 集成示例
09-02
在本集成示例中，我们将探讨如何将Spring Boot与Apache Spark 2.4.4以及Scala 2.12版本相结合，实现一个简单的"Hello World"应用。Spring Boot以其便捷的微服务开发能力，而Apache Spark是大数据处理领域中的一员...
精选资源
bitnami-docker-spark：适用于Apache Spark的Bitnami Docker映像
02-10
Apache Spark是用于执行大型计算任务（例如数据处理，机器学习和实时数据流）的高性能引擎。 它包括Java，Python，Scala和R的API。 TL; DR Docker撰写 $ curl -LO ...
基于Matlab开发的人脸识别考勤系统_人脸识别考勤系统_人脸扫描分割预处理灰度化尺度归一化特征提取对比人脸库数据_输出姓名性别学号等识别结果_统计每人打卡次数时间_一键导出考勤表.zip
12-22
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Jill5_KG-RNN_46300_1766321738791.zip
12-22
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基于Java的学生选课与成绩管理系统的设计与实现
12-22
本系统旨在构建一套面向高等院校的综合性教务管理平台，涵盖学生、教师及教务处三个核心角色的业务需求。系统设计着重于实现教学流程的规范化与数据处理的自动化，以提升日常教学管理工作的效率与准确性。 在面向学生的功能模块中，系统提供了课程选修服务，学生可依据培养方案选择相应课程，并生成个人专属的课表。成绩查询功能支持学生查阅个人各科目成绩，同时系统可自动计算并展示该课程的全班最高分、平均分、最低分以及学生在班级内的成绩排名。 教师端功能主要围绕课程与成绩管理展开。教师可发起课程设置申请，提交包括课程编码、课程名称、学分学时、课程概述在内的新课程信息，亦可对已开设课程的信息进行更新或撤销。在课程管理方面，教师具备录入所授课程期末考试成绩的权限，并可导出选修该课程的学生名单。 教务处作为管理中枢，拥有课程审批与教学统筹两大核心职能。课程设置审批模块负责处理教师提交的课程申请，管理员可根据教学计划与资源情况进行审核批复。教学安排模块则负责全局管控，包括管理所有学生的选课最终结果、生成包含学号、姓名、课程及成绩的正式成绩单，并能基于选课与成绩数据，统计各门课程的实际选课人数、最高分、最低分、平均分以及成绩合格的学生数量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
热红外图像温度检测与处理系统_基于MatlabGUI的热红外图像灰度化加噪去噪算法对比温度标定带像素温度提取及可视化软件_用于工业设备故障诊断建筑能耗分析医疗体温筛查电.zip
12-22
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MODWT：基于MATLAB的最大重叠离散小波变换（MODWT）算法的完整实现
最新发布
12-22
最大重叠离散小波变换（MODWT）是传统离散小波变换（DWT）的重要扩展，它通过最大重叠的滑动窗口方式进行多尺度分解，有效克服了DWT的平移敏感性和对数据长度的严格限制。MODWT的核心优势在于其平移不变性和冗余分解特性，能够更精确地捕捉信号的局部特征，同时提供丰富的时频局部化信息。与DWT相比，MODWT对信号长度没有严格要求（无需是2的幂次方），且每个分解层级都包含相同数量的系数，极大方便了多尺度分析与重构。该方法已广泛应用于信号去噪、特征提取、非平稳信号分析等领域，特别适合处理具有复杂时频特性的实时信号。
apacheSpark
06-07
### Apache Spark 使用指南及常见问题 Apache Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，广泛应用于分布式计算场景。以下是关于 Apache Spark 的使用指南和常见问题解答。 #### 1. Apache Spark 基础架构 Apache ...
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