文章目录优化Shuffle选择Join策略处理数据倾斜AQE查询计划分析1. AdaptiveSparkPlan Node2. CustomShuffleReader Node3. 检测Join策略的变化4. 检测数据倾斜总结 AQE（Adaptive Query Execution，自适应查询执行）是一个运行时SQL优化框架，旨在解决由于优化器统计信息不足、不准确或过时而导致的查询执行计划的低
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2023-06-09 09:50:11
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1、Driver & ExecutorDriver & Executor 是Spark 集群中两个非常重要的角色；2、Standalone 模式Standalone模式是Spark自带的资源调动引擎，构建一个由Master + Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Spark来
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2023-08-12 13:58:25
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spark的核心组件1.1Driver Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行 工作。Driver 在 Spark 作业执行时主要负责： 1.1.1) 将用户查询转化为任务； 1.1.2)在 Executor 之间调度任务； 1.1.3)跟踪 Executor 的执行情况； 1.1.4)通过 UI 展示查询运行情况；1.2Executor Spa
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2023-08-16 15:34:00
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上一篇我们讲到了spark的runJob方法提交job运行，runJob在提交时，需要RDD和一个函数，那么运行机制是什么呢？函数如何运行的呢？首先job被提交后，需要切分stage，然后每个stage会划分成一组task提交executor运行。如何切分stage和task，需要另写一篇来解读。那么我们下面来分析如何运行task。我们看下面代码private[spark] class Coars
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2023-06-07 22:09:16
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# 编辑距离与Spark的应用
在计算机科学中，编辑距离（Edit Distance）是一个重要的概念，用于衡量两个字符串之间的相似性。它定义为将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作数。这些操作通常包括插入、删除或替换字符。编辑距离在自然语言处理、拼写检查和DNA序列比对等领域具有广泛的应用。
随着大数据技术的发展，使用大数据处理工具对编辑距离的计算变得越来越重要。Apache Spar
不多说了,放题编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），
是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。
许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，
删除一个字符。
例如将kitten一字转成sitting：
sitten （k->s）
sittin （e->i）
sitting （->g）
所以kitt
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2023-09-28 10:33:08
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# 猿编程与智能跟随小车：使用Python进行移动 robotics 编程
随着科技的迅猛发展，智能技术逐渐进入我们的日常生活，尤其是在移动 robots 领域。而其中，智能跟随小车凭借其精准的导航能力与高便利性，成为了许多人学习编程和实践电子工程的理想平台。本文将通过一个简单的示例，来介绍如何运用 Python 语言实现一个智能跟随小车，帮助你理解其基本原理及操作方式。
## 什么是智能跟随
文章目录Spark项目模拟——航班飞行网图分析需求描述数据准备需求思路整理代码实现总结机场数量：航线数量：最大的边属性：哪个机场到达航班最多：找出最重要的飞行航线：找出最便宜的飞行航线： Spark项目模拟——航班飞行网图分析需求描述数据准备数据文件一份，如下：文件格式为CSV，字段之间分隔符为“,”列依次为：#日、周#、航空公司、飞机注册号、航班号、起飞机场编号、起飞机场、到达机场编号、到达机
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2023-08-16 16:06:18
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描述：显示一幅图像，鼠标...
原创
2023-06-10 15:35:10
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如今，再讨论大数据，无论是互联网行业还是传统行业似乎都有话说。大数据改变了很多，也带来了很多。人工智能作为大数据的一个重要分支，也纷纷被各大企业划入未来的规划之内。不久前，李开复就曾说过，未来的人工智能市场将比如今大火的移动互联市场要大10倍。本文将讨论Spark的开源机器学习库Spark ML。从Spark 1.6开始，Spark ML软件包中基于DataFrame的API推荐明显多于基于RDD
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2024-01-14 10:20:09
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在现代互联网中，个性化推荐系统（智能推荐）已成为提升用户体验的关键技术之一。本文将以“spark智能推荐”的实施过程进行详细阐述，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化六大方面。
### 环境准备
在开始之前，需要确保所用的技术栈间的兼容性。以下是对不同版本之间的兼容性的总结：
| 组件 | 兼容版本 |
| ----------- | --
1. 常见结构推测
一种典型情况是：A1 接成同相放大器，且输出直接反馈到反相端，增益为 +1，即 电压跟随器（Voltage Follower / Buffer），作用是高输入阻抗、低输出阻抗，传递电压信号不受负载影响。A2 接成 Howland 电流泵 或类似反相端接负载的电路，使得流过负载 RL的电流 iL正比于输入电压 Vin，而与 RL的阻值无关 → 这就是 电流跟随器（压控电流源 VC
弹窗的定义：为了让用户回应，需要用户与之交互的窗口。模态弹窗：打断用户当前的操作行为(重)且用户必须进行功能操作才会返回当前行为。非模态弹窗：不会影响用户操作，用户可以不与回应，通常有时间限制，出现一段时间就会自动消失。弹窗分类：1、Alerts/Dialog：警告框与对话框 紧急状况，打扰用户的行为。剖
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2023-10-05 22:55:06
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Spark–Quick Start本项目是 Apache Spark官方文档的中文翻译版，致力于打造一个全新的大数据处理平台来满足大数据处理和分析的各个使用场景，本次翻译主要针对对Spark感兴趣和致力于从事大数据方法开发的人员提供有价值的中文资料，希望能够对大家的工作和学习有所帮助。Spark最近几年在国内外都比较火，在淘宝、百度、腾讯、高伟达等一些公司有比较成熟的应用，做大数据方面的开发人员或
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2023-11-17 22:22:12
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最近有发现微信公众号，还有其他博客平台有抄袭我整理的 Spark 面试题，如果有遇到的，麻烦帮我点一下举报，谢谢~71 解释一下窗口间隔window duration和滑动间隔slide duration 红色的矩形就是一个窗口，窗口 hold 的是一段时间内的数据流。这里面每一个 time 都是时间单元，在官方的例子中，每隔 window size 是3 time un
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2023-12-18 21:05:13
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# Spark计算L1距离实现方法
## 简介
在使用Spark进行数据分析和机器学习时，计算数据之间的距离是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Spark计算L1距离（曼哈顿距离）的方法。
## 流程概述
下面是计算L1距离的整体流程概述：
```mermaid
graph TD
A(加载数据) --> B(数据预处理)
B --> C(计算L1距离)
C --> D
原创
2023-11-13 10:08:16
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“ 之前写过对话机器人做法，接上文，本文介绍几个闲聊机器人API以及如何训练一个闲聊机器人”01、闲聊机器人API这里的闲聊机器人API指提供非特定领域、任务无关的人机对话接口，下文列举的接口，除了闲聊功能，可能还支持自定义任务、技能等，会单独指出。云小蜜(Intelligent Service Robot)是一款基于自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术提供智能会话能力的云服务。无需亲自掌
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2023-06-07 16:09:04
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Spark的操作算子一、在Apache Spark中，RDD（弹性分布数据集）是一个非常重要的核心概念，很多计算必须依赖于RDD。一般来说，RDD包括两个操作算子：变换：变换算子的特点是懒执行，变换操作并不会立即执行，而是需要等到有动作操作的时候才会真正进行计算，并得到结果。动作：动作算子的特点是立即执行，动作算子会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（如
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2023-09-01 21:12:32
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1.reduceByKeyAndWindow这个算子也是lazy的,它用来计算一个区间里面的数据,如下图:截图自官网,例如每个方块代表5秒钟,上面的虚线框住的是3个窗口就是15秒钟,这里的15秒钟就是窗口的长度,其中虚线到实线移动了2个方块表示10秒钟,这里的10秒钟就表示每隔10秒计算一次窗口长度的数据举个例子: 如下图我是这样理解的:如果这里是使用窗口函数计算wordcount 在第一个窗口(
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2024-03-05 16:30:20
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从高的面看，其实每一个Spark的用，都是一个Driver类，通运行用户定义的main函，在集群上行各种并发操作和算Spark提供的最主要的抽象，是一个性分布式据集(RDD)，它是一种特殊集合，可以分布在集群的点上，以函式程操作集合的方式，行各种各样的并发操作。它可以由hdfs上的一个文件建而，或者是Driver程序中，从一个已经存在的集合而。用户可以据集存在存中，它被有效的重用，行并
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2023-10-07 22:55:48
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