在今天的信息化时代，如何高效地处理大数据已经成为了许多企业面临的一大挑战。随着数据的爆炸式增长，许多企业开始关注如何使用大数据处理框架来存储和分析这些数据。在众多可选的工具中，Java与Apache Spark的结合被广泛采用，作为高性能的数据处理解决方案。本文将深入探讨Java与Spark结合的问题，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘与扩展应用。
## 背景定位
在某大型电
# Java Spark 与 Spring 结合
在现代的Web应用程序开发中，Java作为一种强大且稳定的编程语言，具有很高的流行度。而Spark和Spring作为两个流行的Java框架，各自有着自己的优势和特点。本文将介绍如何将Java Spark与Spring结合起来，充分发挥它们的优势，实现更加灵活和高效的Web应用程序开发。
## Java Spark 简介
Java Spark是
原创
2024-04-14 04:36:50
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一种新的网络攻击正在上升。2017年，所有成功的网络攻击中有多达77％涉及无文件攻击。但是什么是无文件攻击，你怎么能防御它们？无文件攻击如何工作 最基本的是，计算机将数据存储在两个位置：其硬盘驱动器和随机存取存储器（RAM）。硬盘驱动器包含锁定长期存储的数据。想想存储在计算机上的所有文件和应用程序，但现在还没有打开 – 这些文件和应用程序都在磁盘上。但是，当您打开应用程序和文件时，您告诉计算机将它
问题集锦01正文01scala与spark scala是spark内核的实现语言，版本对应是这样的spark1.6 对应 scala 2.10实际上scala的更高版本也是可以的。spark1.6需要运行在java1.7上，python2.6上。java1.6到java1.7增添了maven包管理器，java1.7到java1.8增加了lamda表达式。02 scala与j
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2023-11-11 19:46:35
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一个实际应用场景的大数据平台架构该架构只有离线计算，图中日志收集模块是 Scribe，但不建议使用，笔者熟悉 flume 和 kafka，业界目前主要使用这两个中间件。其实数据平台的搭建，前期是痛苦的，但是完成时是美好的，因为搭建完成后，基本只需要做统计部分，这就是小步快跑的时候。对于数据平台的解读，我们可以从4个层次进行，分别是数据收集、数据存储、数据统计和数据挖掘，下面将分别展开做详细介绍。一
本篇文章是一篇软文，我想向大家推荐一下 spark-java 这个框架，这里的 spark 并非是大数据相关的 apache-spark，而是一个创建Web应用程序的微框架。以下我会简单的给大家介绍一下。1. Spark简介Spark —— 用于Kotlin和Java 8以最低消耗创建Web应用程序的微框架。快速开始：Java:import static spark.Spark.*;
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2023-09-04 11:02:01
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模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。 一、压缩方法1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。这包括权重大小剪枝、注意力头剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力（la
一、Spark 介绍Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。1.提供分布式计算功能，将分布式存储的数据读入，同时将任务分发到各个节点进行计算；2.基于内存计算，将磁盘数据读入内存，将计算的中间结果保存在内存，这样可以很好的进行迭代运算；3.支持
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2023-08-25 23:52:44
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搭建Hadoop集群 搭建Hadoop集群请参考博文《Hadoop集群搭建及wordcount测试》，在此不再赘述。安装Scala 在scala官网下载合适的版本，将scala安装包拷贝到linux安装目录，执行解压缩命令进行安装：sudo tar -zxvf scala-2.11.7.tgz -C /usr/opt/spark解压缩完成后，进入etc目录，修改profile，追加以下内容ex
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2023-10-16 12:46:10
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Roshan Kumar在Spark +AI峰会上发表了题目为“Redis + Structured Streaming：扩展您的持续应用的完美组合”的演讲
翻译
2019-10-17 17:42:10
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## 深度学习和Spark的结合
### 引言
深度学习在许多领域中取得了重大的突破，但是处理大规模数据仍然是一个挑战。Spark是一个分布式计算框架，可以有效地处理大规模数据集。因此，将深度学习模型与Spark相结合可以提高模型训练和推理的效率。
本文将介绍如何使用Spark和深度学习框架PyTorch结合解决一个具体问题：图像分类。
### 问题描述
我们希望训练一个图像分类器，该分
原创
2023-11-24 10:45:44
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本文主要翻译至链接且不局限于该文内容，也加入了笔者实践内容，翻译水平有限，欢迎指正，转载请注明出处。本教程提供了使用Spark的快速介绍。 我们将首先通过Spark的交互式shell(在Python或Scala中)介绍部分API，然后演示如何使用Java，Scala和Python编写应用程序。 有关更完整的参考，请参阅编程指南。你可以先从Spark网站下载Spark的打包版本。 由于本文中我们不会
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2023-12-29 22:43:22
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作者：Javier Luraschi翻译：黄小伟，10年资深数据矿工。sparklyr 1.0目前已经可以通过CRAN直接下载、安装使用！它提供了针对Apache Spark的接口，支持dplyr、MLlib、streaming、extensions等内容，以下是本次发布版本的主要亮点：1. Arrow: 支持在Spark 和 R之间实现更快、更大数据集的传输2. XGBoost:&nb
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2024-05-20 14:20:54
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概述MergeTree家族引擎是ClickHouse在生产中最常用,也是功能最强大的引擎,只有这种引擎才有主键索引(主键值不需要唯一),二级索引分区,副本和数据采样的特性.MergeTree引擎家族有: MergeTreeReplacingMergeTreeSummingMergeTreeAggregatingMergeTreeCollapsingMergeTreeVersionedCollaps
一、Spark Streaming 概述Spark Streaming是基于Spark core API的扩展，能够支持大规模可扩展的、高吞吐量的、容错的流处理，可作用于实时流处理之上，并且可通过多种数据源的方式采集数据，比如Kafka、Flume、TCP socket。能够使用复杂的算法，通过其高级别的方法处理数据，比如map，reduce，window，join。处理过后的数据可以推送到其他目
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2024-09-23 22:47:39
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Spark 还提供了 DataFrame API，它类似于关系型数据库中的表，具有更丰富的语义和优化的执行引擎，在 MLlib 中也被广
一.spark streaming原理Spark Streaming是Spark的核心组件之一，为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示，Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片（
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2024-06-26 16:43:54
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摘 要：随着科技的不断进步，计算机技术的发展进入到各个行业中，逐步的改变着传统的方式，在机械设计中也不例外，计算机技术逐步的使用到机械工程制图中，对机械行业产生较大的影响，逐步在制图的过程中取代了原本的铅笔、直尺的方式，提升机械设计构图的便利性，保证构图的全面完整，提升构图质量。因此在管理中需要将CAD技术进行全面的使用，和传统的机械制图结合，进一步提升构图的质量，提升机械设计水平。本文主要从机械
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2023-11-01 17:13:55
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本文主要是想聊聊flink与kafka结合。当然，单纯的介绍flink与kafka的结合呢，比较单调，也没有可对比性，所以的准备顺便帮大家简单回顾一下Spark Stre...
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2022-02-03 15:37:50
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本文主要是想聊聊flink与kafka结合。当然，单纯的介绍flink与kafka的结合呢，比较单调，
原创
2022-03-28 17:47:58
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