Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、Hive表，以
本文基于 Java 大数据与机器学习技术，结合国有银行实际案例，详细阐述金融反洗钱系统中交易模式识别与风险预警的全流程解决方案，提供完整可运行代码与深度技术细节。
在oracle数据库当中有字符处理的函数，比如substr()、replace()和instr()，当然也有做字符匹配的操作符like，不过这些函数和操作符在处理一些复杂的字符串时，会显得有些力不从心。从oracle10g开始，Oracle内建了符合IEEE POSIX (Portable Operating Systemfor Unix)标准的正则表达式。当然oracle也支持perl的正则表达
本文详细阐述 Java 大数据技术在智能安防视频监控系统中的应用，涵盖多摄像头数据采集、实时分析、场景理解及协同调度优化，结合真实案例提供完整技术方案与代码实现。
本文系统阐述了基于 Java 的大数据实时流处理技术在智能电网电力负荷预测与调度优化中的应用，涵盖数据采集、Flink 流处理、LSTM 负荷预测、遗传算法调度优化等核心技术，结合国家电网实际案例，提供了可落地的全流程技术方案。
正文①虚拟硬盘选择50G②在创建时选择的光盘映像文件(.iso)一定要和自己的Ubuntu版本匹配③一定要注意Ubuntu版本和Spark版本能不能匹配！④不要选择自动安装启动后，点击virtualbox的菜单“设备”选项，选择“安装增强功能”，系统便会自动安装好增强的功能，如果如果需要提示需要确认，输入return即可。打开终端，执行 sudo apt-get install virtualbo
编按：哈喽，大家好！在上篇文章中，我们为大家分享了透视表的前5条妙用，分别是合并同类项、按条件汇总数据、统计非重复数据、排名、批量创建表格，不知道大家都还记得吗？那么今天我们书接上回，继续为大家分享关于透视表的后5条妙用，赶紧来看看吧！（由于篇幅原因，文章分为上下两篇，本篇为下篇。）＊＊＊＊＊＊＊＊＊六、切片器说到数据透视表，那就不得不提到它的另一个功能——切片器。它的主要作用就是实
估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)1.欧氏距离(Euclidean Distance)
欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式
import numpy as np
vector1 = np.mat([1,2,3])
vector2 = np.mat([
一、项目：1. 项目中最大的收获是啥2. 担任角色3. 在什么模式上提交4. sprak的组件1．Spark SQLSpark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据。Spark SQL支持多种数据源类型，例如Hive表、Parquet以及JSON等。Spark SQL不仅为Spark提供
GitHub 的流行及其在开源世界的受欢迎程度自不必多言。再加上近来GitHub 官方又搞了个大新闻：私有仓库也改为免费使用，这在原来可是需要真金白银买的。可见微软收购后，依然没有改变 GitHub 的定位，甚至还更进一步。花开两朵，各表一枝。我们今天想要聊的并不是 GitHub 多么重要，而是要说一下 GitHub 的搜索功能。你在 GitHub 上搜索代码时，是怎样操作的呢？是
job:应用程序中的每个acion操作（如collect、count、saves、reduce）都会创建成一个job，一个job由多个stage和task组成。与action操作相对应的是transformations操作(如map、reduceByKey),transformations从旧的RDD中生成新的RDD（如大小写转换、字段过滤） 以下是官方手册对action和transformati
中国最多，韩国第二，分别占据了51%、50%编程语言的使用占比根据2020年开发者生态系统调查，超过三分之一的专业开发者使用 Java 作为主要语言，Java 仍然是继 JavaScript 之后专业开发者使用的第二主要语言。专家分析看到 JavaScript 和 Java 处于领先地位并不令人惊讶，因为它们是一对，使用 Java 的开发人员经常用 JavaScript 编写前端和任何快速的脚本。
TuningSpark调整Spark数据序列化内存调整内存管理概述确定内存消耗调整数据结构序列化RDD存储垃圾收集调整其他考虑因素并行程度减少任务的内存使用情况广播大变量数据位置摘要由于大多数Spark计算的内存特性，Spark程序可能会受到群集中任何资源的瓶颈：CPU，网络带宽或内存。大多数情况下，如果数据适合内存，瓶颈就是网络带宽，但有时候，您还需要进行一些调整，例如 以序列化形式存
安装前说明本文档是记录在CentOS7的最小化系统下安装pyspark步骤的文档说明。CentOS运行在vmware虚拟机中。版本和下载链接：CentOS版本：CentOS-7-x86_64-DVD-1804.isoJava版本：1.8.0，https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u201-b09/42970487e3af4f5aa5bca3f5
几天不见，甚是想念！小Mi系列的活动正在如火如荼地进行中，小Mi看到大伙儿的热情，动力更加十足，这不又迫不及待地更新来了！在上期的多变量线性回归介绍中，我们学习了多维特征、多变量的梯度下降法以及在实现梯度下降过程中的特征缩放和如何选择学习率这两个技巧，今天小Mi在其基础上，继续带领大家学习多项式回归、正规方程法以及介绍正规方程的不可逆性。好啦，废话不多说啦，我们继续开始吧！5 特征和多项
年底啦～2022年即将走到尾声，不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一，这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如新增任务告警，进行了Connector相关功能优化，以及支持跨时间分区圈群等。以下为袋鼠云产品功能更新报告第三期内容，更多探索，请继续查阅。离线开发平台1.任务诊断用户痛点：任务一直在等待提交或者等待运行，用户看不到原因，不知道该如何处理能让任务尽快跑起来；任
本文深度解析 Java 大数据与机器学习在电商评论情感分析中的全流程应用，涵盖数据采集、NLP 处理、模型构建及口碑优化，结合阿里、京东等真实案例，提供可落地的技术解决方案。
软件环境： Ubuntu 14.04.1 LTS (GNU/Linux 3.13.0-32-generic x86_64)Hadoop: 2.6.0 Spark: 1.3.0 0 写在前面 本例中的演示均为非 root 权限，所以有些命令行需要加 sudo，如果你是 root 身份运行，请忽略 sudo。下载安装的软件建议都放在 home 目录之上，比如~/workspace中，这样
搭建开发环境安装 Scala IDE 搭建 Scala 语言开发环境很容易，Scala IDE 官网 下载合适的版本并解压就可以完成安装，本文使用的版本是 4.1.0。安装 Scala 语言包 如果下载的 Scala IDE 自带的 Scala 语言包与 Spark 1.3.1 使用的 Scala 版本 (2.10.x) 不一致，那么就需要下载和本文所使用的 Spark 所匹配的版本，以
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Spark面试题(一)
runzhliu
丁香园 大数据研发工程师
42 人
赞同了该文章这部分的关于 Spark 的面试题是我
本文结合深圳巴士、武汉公交等企业真实案例，系统阐述 Java 大数据技术在智能公交系统中的完整应用，涵盖数据采集存储、多模型流量预测、遗传算法调度优化等核心模块，提供可运行代码及详细技术解析，为智能交通领域提供高价值实践参考。
1.1什么是spark？1.2 spark的特点1.3 spark生态圈组件1.4 spark的核心原理二、Spark和MapReduce的区别三、3.MapReduce核心环节-Shuffle过程四、了解spark架构一、spark概述1.1****什么是spark？Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。1.2 spark****的特点1**．快速**与Ha
Spark 学习笔记 （二）： 深入Spark计算引擎先来回顾一下Spark的程序运行架构：对于任何一个Spark程序，有且仅有一个SparkContext，其实一个SparkContext就对应了一个Driver；一个Driver就是一个进城，运行在一个节点上，程序的main函数就运行在Driver上；main函数通过分析程序，将程序转化成一些列Task，然后分发到各个节点的Executor上去
学习一个工具的最好途径，就是使用它。这就好比《极品飞车》玩得好的同学，未必真的会开车，要学习车的驾驶技能，就必须用手触摸方向盘、用脚感受刹车与油门的力道。在IT领域，在深入了解一个系统的原理、实现细节之前，应当先准备好它的运行环境或者源码阅读环境。如果能在实际环境下安装和运行Spark，显然能够提升读者对于Spark的一些感受，对系统能有个大体的印象，有经
Observer不参与选举，，Follower参与选举 搜索技巧，在百度的搜索框中输入：paxos site:douban.com（做一个豆瓣的定向搜索）Paxos全解析：https://www.douban.com/note/208430424/ “ Paxos，它是一个基于消息传递的一致性算法”， Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxo
本文深度解析 Java 在数字媒体大数据分布式存储与版权保护中的应用，涵盖动态负载均衡、区块链存证、数字水印、AI 侵权识别等前沿技术，结合 Netflix、腾讯、字节跳动等头部案例，提供完整可落地的技术方案与生产级代码实现。
广播变量和累加器 广播变量 广播变量理解图 广播变量使用 valconfnew SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("brocast")
valscnewconf)
vallistList("hello xasxt")
val broadCast = sc.broadcast(list)
vallineRDDsc.textFile(".
spark on yarn后一个spark application资源使用情况如何？
在不考虑动态分配spark资源的情况下： 一个spark application程序资源主要分为两部分：driver + executor，下面分别以client、cluster模式说明：
client模式：
spark driver启动在本地，而YARN Application
Spark：一个高效的分布式计算框架概述什么是SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和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
1. Hive and SparkSQLsparkSQL的前身是Shark。 Hive是早期唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：Drill、Impala、Shark。Shark是