最近在学Android手机应用程序开发。和大家分享一下我的经验。 首先是 Windows 下 Android 开发环境的搭建：需要准备的软件包有：1、 jdk-6u24-windows-i586.exe 下载网站：https://cds.sun.com/is-bin/INTERSHOP.enfinity/WFS/CDS-CDS_Developer-Site/en_US/-/USD/ViewFi
Apache DolphinScheduler(incubating)，简称”DS”, 中文名 “海豚调度”（海豚聪明、人性化，又左右脑可互相换班，终生不用睡觉）。DolphinScheduler 正在像它的名字一样，努力成为一个“开箱即用”的灵活易用的强大的大数据智能调度平台。Apache DolphinScheduler(Incubating)社区在最近迎来了好消息，经过 Apache Dol
大数据呈现出不同的形态和大小。它可以是批处理数据，也可以是实时数据流；对前者需要离线处理，需要较多的时间来处理大量的数据行，产生结果和有洞察力的见解，而对后者需要实时处理并几乎同时生成对数据的见解。 我们已经了解了如何将Apache Spark应用于处理批数据（Spark Core）以及处理实时数据（Spark Streaming）。 有时候，所需处理的数据是很自然地联系在一起的。譬如，在社交媒体
Spark是一款非常流行同时功能又十分强大的实时数据分析工具。在本 Spark序列教程的第一部分，我们已经对Spark进行了介绍，讲解了Spark的历史，详细解释了用于在Spark集群中进行数据分片存储的弹性分布式数据集（ RDDs）并对Apache Spark的生态系统进行了介绍。 本教程（第二部分）将对Spark生态系统中占有重要地位的Spark SQ
Spark Streaming 编程指南概述一个入门示例基础概念依赖初始化 StreamingContextDiscretized Streams (DStreams)（离散化流）Input DStreams 和 Receivers（接收器）DStreams 上的 Transformations（转换）DStreams 上的输出操作DataFrame 和 SQL 操作MLlib 操作缓存 / 持久
1. 本地部署1. 依赖2. 升级Python3.7 以 root 用户运行 #!/bin/bash
# File: upgrade_python37.sh
# User: root
# Os: Cen
1、Udemy Udemy是全球最著名的在线教育网站，网站提供令人难以置信的流行和宝贵的课程资源。用户在Udemy里可以搜索到超过40000个不同主题的课程，以及还可以下载Udemy应用程序，使用手机快速的学习课程。Udemy课程不是免费提供的，课程最低为12美元，用户也可以创建和发布自己的课程。 2、Coursera Coursera是一个提供超过全球140个国家顶级大学和组织课程的教育网站。C
在数据驱动与智能化的浪潮下，数据调度平台的价值正在被重新定义。天翼云翼 MR 与 Apache DolphinScheduler 的结合，不仅是一次技术选型，更是一次从社区到企业的深度融合与创新探索。
7 月份，Apache DolphinScheduler 社区持续高能迭代，多个核心模块迎来重要修复与优化。在 K8S 环境下解决了 PodIP 变化导致无法重新连接 Zookeeper 的问题，依赖任务、变量池、COS 资源管理等功能均获关键修复，提升了系统稳定性与可用性。
1.sortByKey 无可非议sortByKey是Spark的最常用的排序，简单的案例暂且跳过，下面给一个非简单的案例，进入排序之旅 对下面简单元祖，要求先按元素1升序，若元素1相同，则再按元素3升序
(1, 6, 3), (2, 3, 3), (1, 1, 2), (1, 3, 5), (2, 1, 2)提示：sortByKey对于key是单个元素排序很简单，如果key
本文结合 12 个行业案例，详解 Java 大数据机器学习模型在对话系统多轮交互中的应用。通过上下文追踪、复合意图拆解等技术，将交互准确率从 65% 升至 91%，附完整代码与跨设备同步方案，提升用户体验。
本文结合 11 个案例（含保险资管）、180 万亿数据，详解 Java 机器学习模型在金融风险传染分析与防控中的应用。跨机构 / 市场 / 业态识别路径，预警提前 3 天，准确率 92%，附合规代码。
一、资源：Spark进行机器学习，支持GPU为了使用Spark进行机器学习，支持GPU是必须的，上层再运行神经网络引擎。目前AWS\GCP和Databricks的云都已经支持GPU的机器学习，AliYun也在实验之中。这包括几个层次：GPU直接支持Spark。因为Spark是多线程的，而GPU往往只能起一个单例，导致线程会竞争GPU资源，需要进行管理、加锁和调度。方法包括：
原生代码内置编译支持。
三维石墨晶体（Graphite
）属于第186
号空间群（P6(3)mc
），立方晶系（Hexagonal
），每个原胞里有4
个不对称的原子。用Cartes
软件构造三维石墨晶体分成以下几个步骤：
编写初始Graphite.gjf
文件。 用文本编辑器（记事本或Ul
最近想要学习spark，首先需要搭建spark的环境，之前零零散散也接触过一些spark的东西，但是都没有记录下来。刚好新安装了一个ubuntu18.04系统，想在此系统上进行环境搭建，趁机记录一下过程。访问spark的官网，阅读spark的安装过程，发现spark需要使用到hadoop，java JDK等，当然官网也提供了Hadoop free的版本。本文还是从安装java JDK开始，逐步完成
文章目录一、入门1.Kettle简介2.Kettle下载3.Kettle部署4.界面简介5.快速体验6.执行结果7.核心概念二、输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.多文件合并5.Get data from XML6.Json input7.生成记录8.表输入（数据库表）9.自定义常量数据三、输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.SQL文件输出4.表输出（数据库
实验指导：15.1 实验目的1． 通过Spark-shell的操作理解RDD操作；2． 能通过RDD操作的执行理解RDD的原理；3． 对Scala能有一定的认识。15.2 实验要求在实验结束时能完成max，first，distinct，foreach等api的操作。15.3 实验原理RDD(Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集)是一个分区的只读记录的集合。
Hadoop社区依然发展迅速，2014年推出了2.3，2.4, 的社区版本，比如增强 Resource Manager HA, YARN Rest API, ACL on HDFS, 改进 HDFS 的 Web UI…Hadoop Roadmap 根据我的观察，主要更新在Yarn，HDFS，而Mapreduce几乎停滞了，还有一些feature 属于安全，稳定可靠性一方面是比较稳定了，但也可
图一Spark一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。作为大数据开发中最重要的技术点，为了达到工作中的需求，应该学习哪些技术呢
Sameer是就职于Databricks的客户服务工程师，专注于Spark相关的技术支持、咨询和培训。在加入Databricks之前，他以大数据培训师和咨询师的自由职业者身份，在全球范围内进行了超过120多次以大数据为主题的教学，内容包括Hadoop，HDFS，MapReduce，Hive，Pig，HBase等等。在成为自由职业者之前，Sameer曾在Hortonworks，Accenture
如果您的网络中有防火墙，您需要在防火墙中设置允许DBMail访问网络，并且打开25 (SMTP)，110 (POP3)，80 (Webmail)三个TCP端口。如果没有允许DBMail邮件服务器访问防火墙，将会导致DBMail服务器不能收发邮件。 1、Windows 2003防火墙 1) 打开Windows的控制面板 -> Windows 防火墙。 2) 在弹出的“Windows
ZooKeeper状态以及状态的转换一个会话从NOT_CONNECTED状态开始，当客户端初始化后转换成CONNECTTING状态（箭头1）。当客服端与服务器断开连接，状态转换成CONNECTED状态（箭头2）。当客服端与服务器断开连接或者无法接收到服务器的响应时，就会转换回CONNECTING状态（箭头3）并尝试发现其他服务器。如果发现了另外一个服务器或者重连到原来的服务器，当服务器确认会话有效
sparkSql数据离线处理前言：本文作为本人学习sparkSql离线数据抽取，离线数据处理的学习整理记录，文中参考博客均附上原文链接。一、Hive环境准备1、配置文件准备：/opt/hive/conf/hive-site.xml:(2021/12/31修改，添加了&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8支持中
SparkAuthor: LijbApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯 克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。，Spark拥有Hadoop MapReduce所具 有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读
SparkSQL数据源手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDD的方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spa
引子 Spark计算框架为了能够对数据进行高并发和高吞吐的处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：1)RDD : 弹性分布式数据集2)累加器：分布式共享只写变量3)广播变量：分布式共享只读变量ps:数据结构:简单理解为 数据与逻辑的组织形式和存储方式RDD1.RDD定义? RDD（Resilient Distributed Dataset）为弹性分布式数据集，是S
第3章 SparkSQL数据源3.1 通用加载/保存方法3.1.1 手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可
本文结合 11 个案例（含保险资管）、180 万亿数据，详解 Java 机器学习模型在金融风险传染分析与防控中的应用。跨机构 / 市场 / 业态识别路径，预警提前 3 天，准确率 92%，附合规代码。
一、RDD回顾1、RDD分两个特性 transformation: lazy map filter union flatMap mapPartition action: eager ==> Spark Job collect take二、Spark开发-日志统计分析1、创建scala工程、pom.xml文件引入hadoop、scala、
不上spark已经不能解决问题了，根据网上的资料以及自己的实践，确认如下方法是可行的，供参考。一、概要Spark的框架是用Scala编写的，而Scala是一种运行在Java虚拟机上实现和Java类库互联互通的面向对象及函数式编程语言，PySpark使用Python开发所以需要使用Py4J(用Python和Java编写的库，通过Py4J，Python程序能够动态访问Java虚拟机中的Java对象，J