本文系统阐述 Java 在金融市场趋势预测与投资组合优化中的全栈应用，涵盖数据工程、模型构建、案例剖析与工程优化，结合摩根士丹利、蚂蚁集团等实战案例，提供从数据处理到模型部署的完整技术方案。
搭建该环境需要安装zookeeper和Kafka。安装、配置zookeeper的集群环境zookeeper我们安装，需要对环境进行一定配置。下载、安装及配置环境变量安装zookeeper，我们需要将下载的zookeeper安装包解压到我们想要安装的地方。下载网站：https://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.7.0/命令为：tar -zxvf apa
概述之前写过spark批量导入Hbase的案例：Spark、BulkLoad Hbase、单列、多列，实现了多列的操作。整个过程涉及到排序、分解等操作相对复杂。最近看官网的文档,发现有两种方法：
73节的Bulk Loading中的为我之前实现的方法
111节的Bulk Load为hbase-spark中自带的方法但是在测试过程中发现官网的案例缺少某些关键代码，无法直接测试，于是花了一点时间去实现
目录1 缓存函数2 缓存级别3 释放缓存4 何时缓存数据5 RDD Checkpoint1 缓存函数在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下： 但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数，RDD数据量
本文系统阐述 Java 大数据在智能教育个性化学习资源推荐系统中的应用，详细介绍知识图谱构建、三维动态用户画像建模、混合推荐算法优化及工程实践经验，结合头部企业与国家级平台案例展示技术成效。
Spark目前正处理火热的发展中，过去的一年社区活跃度一直不减，那么进入2015年之后，Spark有了很明显的变化，从最新架构图就可以一展端倪Spark未来的工作：如上图所示，Spark的技术栈比之前有了很大的变化，未来Spark将在以下几个方面有重大突破：一：Spark Core：1. 扩展以及plugable APIsDat
本文系统阐述 Java 大数据在智能安防人脸识别中的应用，详细解析活体检测、防伪技术及多模态融合方案，结合深圳、雄安等真实案例，提供从数据采集到算法实现的全栈技术解析。
1.用户访问mvc的过程用户在请求之后首先会进入管道,然后在管道的第七个事件(Post Resolve Request Chace)中执行MvcHandler进行路由创建,并判断路由的配置(UrlRoutingModel类),之后在第八个事件根据用户的请求路径(url)创建对应的页面,然后进入对应页面的控制器,执行了这个控制器中的代码后,最终返回控制器对应的ActionResult2.
今天对一些Linux的基础命令进行了复习，并完成了spark实验一。做了一些总结。1. 切换目录cd /home/hadoop #把/home/hadoop设置为当前目录
cd .. #返回上一级目录
cd ~ #进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。在 Linux 系统中，~代表的是用户的主文件夹，即“/home/用户名”这个目录，如果当前登录用户名为 hadoop，
Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）论文概要1: 介绍2: Resilient Distributed Datasets（RDDs）2.1 RDD 抽象2.2 Spark 编程接口2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘2.3 RDD 模型的优势2.4 不适合用 RDDs 的应用3 Spark 编程接口3.1 Spark 中 RDD 的操作3.
就基因家族工作做一简单介绍基本思路数据准备确定好研究的基因家族后（比如：NBS，MADS-box etc.），下面就可以下载相关数据。所研究物种的基因组序列； genome.fa所研究物种蛋白序列；pep.fa所研究物种gff文件目标基因家族的隐马科夫模型or RefSeq 对应基因家族的蛋白序列对应基因组信息可根据发表文章中提供的路径进行下载即可；对于隐马科夫模型可以从Pfam进行下载（比如：
Spark RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果的缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD才会被缓存在计算节点的内存中并供后面重用。下面是persist方法或cache方法的函数定义：
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
def cache():
由于Spark的计算是在内存中完成，因此任务执行的生命周期lineage（血统）越长，执行出错的概念就会越大。Spark通过检查点Checkpoint的方式，将RDD的状态写入磁盘进行持久化的保存从而支持容错。如果在检查点之后有节点出现了问题，Spark只需要从检查点的位置开始重新执行lineage就可以了，这样就减少了开销。设置checkpoint的目录，可以是本地的文件夹，也可以是HDFS。
Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型：窄依赖和宽依赖。
窄依赖：如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是窄依赖；
宽依赖：如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是宽依赖。
map、filter、union等操作都是典型的窄依赖操作，如下图所示。通过观察发现，每一个父RDD的分区都只被一个子RDD
感谢原文作者 如图所示，可以看出Spark包含了批处理、流处理、图处理、机器学习、即时查询与关系查询等功能，这就意味着我们只需要一个框架就可以满足各种使用场景的需求。如果放在以前，我们可能需要为每个功能都准备一套框架，譬如采用Hadoop MapReduce来做批处理和采用Storm来做流式处理，这样做带来的结果是我们必须分别针对两套计算框架编写不同的业务代码，而编写出的业务代码也几乎无法重用；
PySpark推荐引擎任务目标1、了解推荐引擎2、掌握Spark MLlib ALS推荐算法相关知识推荐引擎是最常见的机器学习应用，我们可以在各大购物网站上看见这方面的应用。Spark MLlib支持ALS（Alternating Least Squares）推荐算法，是机器学习的协同过滤推荐算法。机器学习的协同过滤推荐算法通过观察所有用户给产品的评价来推断每个用户的喜好，并向每个用户分别推荐多个
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能，并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。通过RDD也提供缓存的机制，可以极大地提高数据处理的速度。
1.数据如何处理？2.从数据中如何提取有用的特征？3.有哪些衍生特征？数据处理以及转化1、当我们完成了一些对数据集的探索和分析，我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征，接下来我们该做些什么呢？ 2、为了让原始数据能够在机器学习算法中变得有用，我们首先需要清理以及在提取有用的特征值之前使用各种方法尽可能地转化它。其中的转化和特征提取步骤是紧密连接的，而且在一些情况下，特定的转化就是一
要开发Spark Streaming应用程序，核心是通过StreamingContext创建DStream。因此DStream对象就是Spark Streaming中最核心的对象。DStream的全称是Discretized Stream，翻译成中文是离散流。它是Spark Streaming对流式数据的基本数据抽象，或者说是Spark Streaming的数据模型。DStream的核心是通
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。
从图中可以看出RDD是一个Java对象的数据集合，而DataFrame增加了Schema的结构信息。因此可以把DataFrame看成是一张表，而DataFrame的表现形式也可以看成是RDD。Data
Spark的生态圈体系架构与Hadoop略有不同。因为在Spark中只有数据的计算部分，没有数据的存储部分，因为Spark的核心就是它的执行引擎。下图展示了Spark的生态圈体系，以及访问每个模块的访问接口。
点击这里查看视频讲解：【赵渝强老师】：Spark生态圈组件
1、离线执行引擎Spark Core
Spark Core是Spark的核心部分，也是Spark
Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统。 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及&n
SparkR(R on Spark)编程指南 Spark 2015-06-09 28155 概论SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的data frame，支持类似查询、过滤以及聚合的操作（类似于R中的
本文系统阐述 Java 在城市规划与土地管理大数据可视化中的全栈应用，结合新加坡、深圳等国际案例，提供从数据采集到三维交互的完整技术方案，涵盖分布式计算、地理信息处理等核心领域，为城市数字化转型提供技术指南。
一、k8s中的资源名称空间在kubernetes中主要的作用是做资源隔离，因此名称空间级别的资源只在当前名称空间下有效K8s 中所有的内容都抽象为资源， 资源实例化之后，叫做对象 1、名称空间级别（1）工作负载型资源( workload )： Pod、ReplicaSet、Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job、 CronJob ( Re
Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。
在机器学习算法中很多会用到距离计算算法和相似度计算算法，在这里简单总结下方便以后查看。 &nbs
Storm被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，以及大数据实时处理解决方案的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。 Q：为什么这么多人用Spark而不用Storm？A：Storm和Spark Streaming都是分布式流处理的开源框架。区别如下：1、处理延时和吞吐量Stor
Spark 1.3中开始引入了DataFrames，使得Apache Spark更加容易被使用。受R和Python中的data frames激发，Spark中的DataFrames提供了一些API，这些API在外部看起来像是操作单机的数据一样，而数据科学家对这些API非常地熟悉。统计是日常数据科学的一个重要组成部分。在即将发布的Spark 1.4中改进支持统计函数和数学函数（s
一. 案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码，这是我的学生完成的作业。 数据集： 下载地址：KEEL-dataset - Basketball data set