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并与。在Spark ML中，`ReadWriter`类是一个用于模型的读写操作的辅助工具。它提供了一种机制来读取和写入训练好的机器学习模型。`ReadWriter`的设计思想主要基于Java的序列化机制，并结合了Spark的分布式计算框架特性。其背后的原理是将模型的参数以二进制的形式进行序列化，并使用分布式文件系统（如HDFS）或本地文件系统进行存储和读取。

Hadoop Path是Hadoop文件系统（HDFS）中文件和目录的抽象表示。它由Hadoop核心库提供，并用于处理Hadoop分布式文件系统中的文件路径。

Spark Structured Streaming 编程权威指南,看一篇就够了

本文档为Spark的旧版本Streaming引擎。Spark Streaming 不再更新，是一个遗留项目。在Spark中有一种新的、更易用的流处理引擎，称为结构化流式处理。您应该使用Spark结构化流处理来开发流式应用和流水线。请参阅结构化流式处理编程指南。*

spark-shell 任务提交任务参数选项说明示例源码详解

部署Spark与Mesos的优势包括：- 在Spark和其他框架之间进行动态分配资源- 将资源按比例分配给多个Spark实例- 安全性

Spark DataFrame可以读取多少种数据

Spark SQL示例用法所有函数示例权威详解二

Spark SQL示例用法所有函数示例权威详解

SparkSQL性能调优官网权威资料,看一篇就够了

相对于RDD，DataFrame提供了更加用户友好的API。DataFrame带来的诸多好处包括：Spark数据源、SQL/DataFrame查询、Tungsten和Catalyst优化以及跨语言的统一API。还有基于DataFrame的MLlib API为机器学习算法和多种语言提供了统一的API。DataFrame便于构建实际的机器学习管道，尤其是特征转换。

Spark 中的 Vector 主要用于特征表示、模型输入、特征转换和模型预测结果等机器学习任务中。它提供了一种灵活和方便的方式来处理和操作特征向量，使得在 Spark ML 中进行机器学习任务更加高效和便捷

YARN Cluster和Client两种不同提交模式详细区别

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Spark如何创建和使用自定义估计器和模型的实例

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useradd - 创建新用户或更新默认的新用户信息。

su 和 sudo 都允许用户以其他用户的身份执行命令，但它们的工作方式有所不同。su 需要知道目标用户的密码才能切换到该用户，并且会启动一个新的shell会话。su 命令用于更改用户身份为其他用户。su 命令需要目标用户的密码才能进行身份切换。另外，su 默认情况下不加载目标用户的环境变量，除非使用 - 或 -l 选项，而 sudo 则可以。默认情况下，su 使用目标用户的默认shell。以登录shell执行命令，并加载目标用户的环境变量。在切换用户之后立即执行指定的命令，然后退出。显示帮助消息并退出。

sudo 和 su 都允许用户以其他用户的身份执行命令，但它们的工作方式有所不同。sudo 是通过配置文件（/etc/sudoers）来控制用户的访问权限，并提供了更细粒度的权限控制。sudo 允许普通用户以其他用户的身份执行命令，通常是超级用户（root）。sudo -l[l] [-AknS] [-g 组名|#组 ID] [-U 用户名] [-g 组名|#组 ID] [用户名]…如果同时指定了 -U 选项，则该组将被视为该用户的附加组。如果使用两个 -l，还会显示用户可以为其他用户执行的命令。

在Hive中，窗口函数（Window Functions）用于对查询结果集中的每一行应用计算，并可以访问和处理其他行的值。窗口函数的定义包括以下几个关键部

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Spark GeneralizedLinearRegression广义线性回归原理用法示例源码权威详解

在Hadoop的用户认证机制中，如果使用的是Simple认证机制，实际上ProxyUser的使用意义并不大，因为客户端本身就可以使用任意用 户对服务端进行访问，服务端并不会做认证。Hadoop中的代理主要指的是用户代理（Proxy User），它的作用是让超级用户（Superuser）模拟一个普通用户（Proxy User）来执行任务。综上所述，Web代理和反向代理在角色和功能上存在一些区别，但它们在数据转发、安全性、负载均衡和性能优化方面有一些共同点，都在Web应用程序中起着重要的作用。

hive配置文件详解

请注意，这里列出的参数、默认值和用法仅是一部分常见的示例，并且可能会根据不同的Hive版本、Hadoop发行版或其他自定义配置而有所变化。具体的参数配置和默认值应根据您的实际环境和需求来确定。

Kerberos 认证系统的由来源于开放式网络环境中的安全需求。为了解决这一问题，研究人员提出了 Kerberos 认证系统，它采用第三方认证服务来验证用户身份，提高了网络环境的安全性。Kerberos 的命名方案主要采用一种独特的方式，将用户、服务器和认证服务器的标识信息进行编码。Kerberos 认证系统的设计初衷是为了在开放式网络环境中提供一种可靠、安全的认证方式。该系统在 MIT 的 Athena 项目中得到了广泛应用，并成为当今网络环境中重要的认证基础设施之一。

是Spark ML中的抽象类，用于将模型拟合到数据。

是Spark ML中的抽象类，用于接收一个输入列，应用转换并将结果作为新列输出。

是Spark ML中的抽象类，用于将一个数据集转换为另一个数据集。

该抽象类是 Spark ML 中模型的基类，所有具体的模型都需要继承自它。它提供了设置和获取父级估计器的方法，并定义了一个抽象的复制方法。

在 Spark 中，Pipeline 是一个简单的管道，它可以作为一个估计器（Estimator）。Pipeline 由一系列阶段（stage）组成，每个阶段都是一个 Estimator 或者 Transformer。从 Pipeline 拟合得到的模型是一个 PipelineModel，它包含了对应于 Pipeline 阶段的拟合模型和变换器。然后，该模型作为一个 Transformer 被用于将数据集转换为下一个阶段的输入。如果一个阶段是一个 Transformer，则会调用其。

表示一个完整的数据处理和模型训练流水线，它由多个组成。在流水线中，每个可能是一个或一个Estimator。通过调用fit方法在训练数据上拟合整个流水线，会得到一个训练好的对象。该对象可以用于对新的数据进行预测或推断。

在Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，有三个关键的组件：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个子项目，是Hadoop 2.0引入的重要特性。在早期版本的Hadoop中，MapReduce作为数据处理的计算模型和资源管理器。然而，随着大数据应用的快速发展，原始的MapReduce模型逐渐暴露出一些限制和不足之处，例如不支持实时计算、不适合多种计算模型等。为了解决这些问题，Hadoop YARN应运而生。

Hadoop MapReduce是Apache Hadoop的一个分布式计算模型和编程框架，最初由Google的MapReduce论文启发而来。MapReduce的目标是通过将大规模数据集分割为小的子任务，并在分布式环境中并行处理这些子任务，从而实现高性能的数据处理和分析。

它最初是根据Google的GFS（Google File System）论文设计而来，通过将大规模数据集分布式存储在集群中的多个计算节点上，实现了高可靠性、高容错性和高吞吐量的数据存储和访问。大规模日志存储和分析：HDFS适用于存储和分析大规模的日志数据。用户可以将日志文件写入HDFS，并使用适当的工具和技术进行日志分析、问题排查和趋势预测。存储和处理大数据：HDFS是存储和处理大规模数据的理想选择，它提供了高可扩展性、高容错性和高吞吐量，适用于处理大数据集和执行复杂的分布式计算任务。

原型模式是一种创建型设计模式，它的目标是通过克隆现有对象来创建新对象，而无需依赖于显式的实例化过程。该模式由于其类似复制粘贴的方式，因此被称为原型模式。

iceberg快照删除接口提供了一系列方法来控制过期快照的删除行为。通过调用不同的方法，可以设置要过期的快照ID、过期时间戳以及保留最近祖先快照的数量等。此外，还可以传递替代的删除实现和执行删除的ExecutorService。方法设置是否清理底层清单文件和数据文件

字符流是Java I/O中的一种基本流，用于以字符形式读取和写入数据。它提供了更高级别的操作，可以方便地处理文本数据。