一、性能优化分析 一个计算任务的执行主要依赖于CPU、内存、带宽。Spark是一个基于内存的计算引擎，所以对它来说，影响最大的可能就是内存，一般我们的任务遇到了性能瓶颈大概率都是内存的问题，当然了CPU和带宽也可能会影响程序的性能，这个情况也不是没有的，只是比较少。 &
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2023-08-12 17:32:12
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计算机辅助设计与图形学学报 2016-11
浙江工业大学&浙江大学概述针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置
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2023-11-20 07:27:27
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# Spark 图片处理
## 引言
随着数字化时代的到来，图片处理成为了我们日常生活中的一个重要任务。从简单的图片编辑到复杂的图像识别，图片处理在各个领域都扮演着重要的角色。在大数据时代，处理大量的图片数据也成为了一个挑战。Spark 是一个分布式计算框架，它提供了强大的工具和算法来处理大规模的数据。本文将介绍如何使用 Spark 进行图片处理，并给出相关的代码示例。
## 流程图
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原创
2024-01-19 09:17:09
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前文回顾 前文《Spark Streaming 新手指南》介绍了 Spark Streaming 的基本工作原理，并以 WordCount 示例进行解释。此外，针对 Spark Streaming 的优缺点也做了一些描述。 本文重点主要是解释流式处理架构的工作原理，让读者对 Spark Streaming 的整体设计原理及应用场景有所了解。 流式处理框架特征 流式处理框架的特征主要有以下五个方面
## 提高Spark任务处理效率的关键技巧
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，它提供了基于内存的分布式数据处理框架，能够处理大规模数据并实现高效的并行计算。然而，为了确保Spark任务的高效执行，我们需要掌握一些关键的技巧和最佳实践。
### 数据处理优化
数据处理是Spark任务的核心部分，因此优化数据处理过程对提高任务处理效率至关重要。以下是一些优化数据处理的常用技
原创
2024-07-03 03:31:58
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本文章主要通过spark sql实现新闻网站关键指标的离线分析功能1 页面pv统计以及排序2 页面uv统计以及排序3 新用户注册比例统计4 用户跳出比例统计5 板块热度排行榜统计首先需要生成对应的访问数据import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
im
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2024-04-13 05:36:08
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Spark框架下，除了支持批处理和流处理，也提供图计算功能，而图计算功能主要由Spark GraphX来提供。而近些年来说，图计算在大数据领域，也得到越来越多的应用。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark GraphX图计算入门。 关于图计算 关于图计算，其实是不能单单从字面上去理解。所谓的图计算的“图（Graph）”，其实是指的一种网络，是一种适合表现事物之间关联关系的数据
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2023-09-27 18:17:22
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apache产品下载地址：http://archive.apache.org/dist/
mysql5.6 brew方式安装配置：
Icon
mysql做为元数据存储使用。
brew search mysql
brew install mysql@5.6 配置mysqlhome：export MYSQL_HOME=/usr/local/opt/mysql@5.6启动mysql：$MY
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2024-07-19 11:37:19
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1. Spark 数据分析简介1.1 Spark 是什么Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比 MapReduce 更加高效。Spark 所提
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2023-11-01 19:55:52
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DataFrame详解环境：spark 2.4.0
slaca :2.12以上创建DataFrame的几种方式第一种：rdd 转DF
import session.implict._
val df= rdd.toDF(#columnName)第二种/**
* 创建一个空的DataFrame，代表用户
* 有四列，分别代表ID、名字、年龄、生日
*/
val c
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2023-08-18 13:08:14
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随着图像分类（image classification）和对象检测（object detection）的深度学习框架的最新进展，开发者对 Apache Spark 中标准图像处理的需求变得越来越大。图像处理和预处理有其特定的挑战 - 比如，图像有不同的格式（例如，jpeg，png等），大小和颜色，并且没有简单的方法来测试正确性。图像数据源通过给我们提供可以编码的标准表示，并通过特定图像的细节进行抽
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2023-08-29 13:30:09
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1 Flink介绍Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。1.1部署模式Flink 集群的部署，本身不依赖 Hadoop 集群，如果用到 HDFS 或
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2024-10-01 10:59:44
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借助tensorflow库的快乐的图像处理模型数据预处理模型的结构设置模型的训练运行结果及全部代码全部代码 u1s1，借助tensorflow库编写图像处理的神经网络模型真的十分的简单，感觉十分适合新手入门。随手调用几个函数，一套近乎完美的模型就呈现在我们眼前了。o(≧口≦)o 数据用的是datasets.mnist.load_data()的官方数据。 本文将从数据预处理，模型的结构设置，模型的
Spark作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。 1 Q：Spark做大规模高性能数值计算可以吗？A：Spark是高性能计算目前最佳的选择大
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2023-08-11 12:16:10
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数据倾斜的解决方案解决方案一：使用Hive ETL预处理数据适用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照k
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2023-10-05 16:28:52
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1 国产卫星影像批量读取 常用的国产卫星数据标准产品包括 L1级数据和 L2级数据。L1级数据经过辐射校正处理后生成的产品，数据文件格式为 TIFF，并提供 RPC数据；L2级数据是系统几何校正产品，经过辐射和几何校正处理后生成的产品，具有地图投影，投影坐标为 UTM，数据存储格式为 GeoTi
Spark调用集群的计算/存储资源来处理数据，是大规模的数据处理/机器学习绕不开的一个话题。Spark提供获得数据（如RDD and DataFrame）以及数据分析（如MLLib）的工具。我个人主要是在公司里折腾深度学习模型，所以没有用不上MLLib中提供的工具。虽然说看databricks就知道这东西肯定很多人有用的。RDD和DataFrame恰好是历史上的先后，我们也就照历史线写一下：Spa
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2023-06-13 15:38:25
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监控和工具监控Spark应用有很多种方式：web UI，metrics 以及外部工具。Web界面每个SparkContext都会启动一个web UI，其默认端口为4040，并且这个web UI能展示很多有用的Spark应用相关信息。包括：一个stage和task的调度列表一个关于RDD大小以及内存占用的概览运行环境相关信息运行中的执行器相关信息你只需打开浏览器，输入 http://<driv
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2024-08-14 15:54:43
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在上一篇文章中，我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡，今天要讲的是更为重点的容错处理，这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。Spark的应用场景Spark主要针对两种场景：机器学习，数据挖掘，图应用中常用的迭代算法（每一次迭代对数据执行相似的函数）交互式数据挖掘工具（用户反复查询一个数据子集）Spark在spark-submit外，还提供了spark-shell，它就是专门用
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2024-04-08 07:41:38
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Spark科普定义概念RDD作业（Job），阶段（stages）, 任务应用上下文ApplicationContext转换和动作缓存运行作业机制执行器和任务管理器运行在Yarn上的Spark 定义Spark是用于大规模数据集群计算的矿建。它可以在YARN上处理HDFS的数据集，但是它并没有使用MapReduce作为它的分布式计算框架，而是自己实现。这样做的好处是提升了数据处理的效率，因为MapR
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2024-01-21 07:42:36
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