最通俗易懂的 Windows10 下配置 pyspark + jupyterlab 讲解（超级详细）一、所需组件版本说明Java JDK：1.8.0.242（这里我使用的是openjdk解压缩版本，oracle jdk只有exe的安装版本）spark-2.4.5-bin-hadoop2.7hadoop-2.7.7scala-2.13.1hadooponwindows-master（适合Hadoop
# Jupiter Spark Kernel: Exploring the Power of Apache Spark in Jupyter Notebooks
Apache Spark has become one of the most popular big data processing frameworks due to its speed, scalability, and ease
原创
2024-02-26 04:11:08
17阅读
# 使用 Jupyter Notebook 进行 PyTorch 的基本操作
## 引言
Jupyter Notebook 是一个交互式计算环境，常用于数据分析、可视化和机器学习的研究。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，因此二者的结合可以有效提升工作效率。本文将通过一个实际的例子：使用 Jupyter Notebook 和 PyTorch 构建简单的神经网络来分类手写数字数据（MNIS
如何用Jupyter写PyTorch
在数据科学和机器学习的工作流程中，Jupyter Notebook 提供了一个交互式的环境，深受开发者和研究者的青睐。这里我们将讨论在 Jupyter 中使用 PyTorch 的常见问题及其解决方法。
问题背景
在进行深度学习实验时，用户可能会面临以下情境：
- 用户安装了 Jupyter Notebook 和 PyTorch，但在运行代码时遇到问题。
# 如何安装 Python 和 Jupyter: 解决数据分析问题
在当今的数据驱动时代，Python 已成为数据科学和分析的首选编程语言之一。Jupyter Notebook 是一个强大的工具，允许我们交互式地编写代码、可视化数据并记录分析过程。本文将详细介绍如何安装 Python 和 Jupyter，同时通过一个具体的数据分析问题演示其应用。
## 一、安装 Python
1. **下载
# Spark中怎么设置Task的数量
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，主要用于大规模数据处理。在实际应用中，任务的并行执行能够显著提高处理效率，而任务的数量直接影响到执行的性能。本文将探讨如何在Spark中设置任务的数量，并且通过示例展示如何优化任务执行。
## 理解Task的数量
在Spark中，Task是基本的计算单元，每个Task对应于RDD（弹性分布式数据集）
Jupyter 快捷键总结Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式。编辑模式，允许你往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色的。命令模式，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是灰色。命令模式 (按键 Esc 开启)快捷键：Enter : 转入编辑模式 2. Shift-Enter : 运行本单元，选中下个单元 3. Ctrl-Enter : 运行本单元 4. Al
# 如何实现"jupter docker"
## 整体流程
```mermaid
journey
title 实现"jupter docker"流程
section 初学者向导
开始 --> 下载Docker --> 安装Docker --> 下载Jupyter镜像 --> 运行Jupyter容器 --> 完成
```
## 具体步骤
1. 下载Dock
原创
2024-04-06 04:47:28
26阅读
文章目录概述1. 新旧内存管理器交替2. 内存管理相关组件MemoryManager内存划分系列文章 概述Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中占据着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本系列文章，旨在梳理出Spark内存管理的脉络。本文中的源码基于Spark 2.4.+版本。阅读本文需要读者有一定的
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2023-08-02 17:06:37
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什么时候需要调节Executor的堆外内存大小？ 当出现一下异常时： shuffle file cannot find，executor lost、task lost，out of memory出现这种问题的现象大致有这么两种情况：Executor挂掉了，对应的Executor上面的block manager也挂掉了，找不到对应的shuffle map output文件，Reducer端不能够
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2023-12-31 22:28:20
145阅读
## 使用Python Jupyter Notebook 查看数据中的空值
在数据分析中，处理缺失值是非常重要的一步。Python中的Pandas库提供了便利的工具来检查数据中的空值（NaN）。在本篇文章中，我们将学习如何使用Jupyter Notebook来识别和处理数据中的空值。我们将通过一个实际的例子进行深入分析，并展示如何有效地查看空值。
### 1. 环境准备
首先，确保你已经安装
文章目录0. 前言1. 远程访问1.1. 方法一1.2. 方法二2. 小技巧2.1. 重载模块2.2. 执行命令行命令2.3. 设置主题2.4. 添加ikernel2.5. 计时3. 碰到的问题3.1. 创建文件时 Permission Denied3.2. Win10中偶尔出现的Matplotlib问题3.3. 在 jupyter 中展示视频4. 进阶扩展包 0. 前言安装：pip insta
安装jupyter一、选择安装anaconda1.根目录下创建一个文件夹用来放anaconda安装包2.下载anaconda安装包（可以在官网上自行选择版本）wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh3.运行安装程序，安装anacondaAnaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.shp
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2023-11-01 19:28:45
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Jupyter使用详解本篇文章我们主要介绍Jupyter的使用与配置，本篇文章的主要内容如下：什么是Jupyter notebookJupyter notebook的安装使用Jupyter notebook什么是Jupyter notebook？Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。通俗来讲，Jupyter Noteboo
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2023-11-30 21:50:14
98阅读
在大数据处理领域，Apache Spark 广泛应用于数据处理和分析。特别是在进行数据的分布式计算时，Shuffle 机制是确保数据在节点之间正确重新分配的关键。但在某些情况下，Spark Shuffle 的设置不当可能导致性能问题。本文将详细介绍如何设置 Spark Shuffle，分析出现的问题及其解决方案。
## 问题背景
在处理大规模数据集时，Spark 使用 Shuffle 操作进行数
# 项目方案：Hive on Spark设置
## 介绍
在大数据处理中，Hive和Spark是两个非常重要的工具。Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上的存储。而Spark是一个快速、通用的集群计算系统。在一些场景下，我们需要将Hive与Spark进行整合，以提高数据处理的效率和性能。本项目方案将介绍如何在Spark中设置Hive，以实现Hive on Spark。
原创
2024-05-21 05:29:54
54阅读
1. 准备必要的开发工具和环境：安装 jdk 1.8：参考链接：scala 2.11.8 下载地址：https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 我下载的文件名是 scala-2.11.8.tgz## scala：Spark由Scala语言写成，本地编译需要用到scala
## 解压
sudo tar
在《Spark源码分析之七：Task运行（一）》一文中，我们详细叙述了Task运行的整体流程，最终Task被传输到Executor上，启动一个对应的TaskRunner线程，并且在线程池中被调度执行。继而，我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析，总结出了其内Task执行的三个主要步骤：  
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2024-09-19 21:28:53
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# 使用 Docker 安装 Jupyter Notebook 的指南
Docker 是一个开源的容器化平台，能够让你快速部署和管理应用。Jupyter Notebook 是一个广泛使用的交互式计算环境，常用于数据分析和机器学习。本篇文章将指导你如何使用 Docker 安装 Jupyter Notebook。
## 整体流程
下面是安装 Jupyter Notebook 的基本流程：
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原创
2024-09-21 06:47:36
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excelperfect随着人工智能以及大数据的火热，Python这门语言也被推上了前台，越来越受大家的青睐。受不住诱惑，我也开始努力学习这门语言。边学习，边整理自学笔记，与大家分享，也接受大家的监督，让自已能够坚持下去，熟练掌握和运用这门语言。Python是什么Python是一种面向对象的脚本(非编译)编码语言。它的应用程序非常广泛，可以用于创建Web应用程序、执行数据分析、提供定量建模以及许多
