Java中的数据分析：如何使用Apache Spark进行大规模数据处理 通过合理配置Spark环境、掌握核心API、优化性能，可以充分发挥Spark的强大功能，处理大规模数据集。在Java中使用Spark的过程包括创建Spark会话、加载数据、执行操作和保存结果，并结合实际需求进行性能优化。本文将探讨如何在Java中使用Apache Spark进行高效的大规模数据处理，包括环境配置、核心API的使用及常见的数据处理场景。以下是使用Apache Spark进行大规模数据处理的Java代码示例，包括创建Spark会话、加载数据、执行操作以及保存结果。

阅读 1.1k

7赞

收藏 31
基于Qwen2.5模型的高效文本转语音（TTS）系统 Spark-TTS 一种基于大语言模型（Qwen2.5）的高效文本转语音（TTS）系统针对当前 TTS 领域的效率问题，提出了一种新的BiCodec语音编码方法，使得语音合成更加自然，可控，并支持零样本语音克隆。✅ 采用 BiCodec 编码，简化架构，提升推理效率。✅ 支持细粒度语音控制（性别、音调、语速等），远超传统 TTS。✅ 领先的零样本语音克隆（Zero-Shot TTS），能生成高质量个性化声音。✅ 在多个基准测试上超越现有 TTS 方法，并结合 Qwen2.5 LLM 进行端到端生成。

阅读 1.4k

10赞

收藏 31
基于python+大数据爬虫技术+数据可视化+Spark的电力能耗数据分析与可视化平台设计与实现 随着经济的发展和人口的增加，能源消耗也在不断增加。电力作为人们生产和生活中不可或缺的一部分，对于能源消耗的贡献也非常大。传统的电力供应模式已经无法满足人们对电力的需求，同时也带来了环境污染等问题。如何优化电力供应模式，提高能源利用效率，成为了当前亟待解决的问题。而电力能耗数据分析正是解决这一问题的有效手段之一。本研究基于Spark技术对电力能耗数据进行分析，旨在为电力企业提供决策支持，优化能源消耗结构，提高能源利用效率。

阅读 1.0w

114赞

收藏 71
Spark-机器学习（8）分类学习之随机森林 随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，由多棵决策树组成，且每棵树的建立都依赖于一个独立抽取的样本集。在分类问题中，随机森林通过集成学习的思想将多棵树（决策树）的预测结果进行汇总，从而得到最终的分类结果；在回归问题中，随机森林的输出则是所有决策树输出的平均值。高准确性：由于集成了多棵决策树，其预测结果通常比单棵决策树更准确。鲁棒性：对于噪声和异常值有较好的容忍度，不容易过拟合。易于并行化：由于每棵树的生成是独立的，因此可以很容易地进行并行化处理，提高计算效率。

阅读 7.3k

101赞

收藏 75
Gravitino源码分析-SparkConnector 实现原理 spark在[spark-29399]pr提交更新了SparkPlugin插件SparkPlugin插件执行生命周期。

阅读 872

11赞

收藏 22
作者推荐
Peng0426.
新人作者如有不足多多包涵，希望我的文章能帮助到你
关注
董可伦
博主曾获2014年全国数学建模竞赛国家一等奖；有八年大数据经验，大数据领域专家、优快云博客专家。Apache Hudi Active Contributor,喜欢开源，擅长并乐于分享Flink、Hudi、Spark等大数据领域的技术
关注
辛友
山寺日高僧未起， 算来名利不如闲。
关注
大数据松松
越努力越幸运
关注
Amu_Yalo
纯学习作业
关注
000X000
愿意放弃自由来换取保障的人，其最终既得不到自由，也得不到保障
关注
Matrix70
。
关注
又迷茫了
普通一名大学生
关注
ApiChain
关注我学习人工智能aigc课程
关注
饱学猿140
我在这里 www.baiyuntu.com
关注