Spark学习笔记1一、什么是spark？1.简介2.spark起源与发展二、为什么要学习spark？1.Spark与MapReduce的差异：2.大数据处理场景3.spark的适用场景4.spark成功案例三、如何学习spark之Spark开发环境搭建1.安装并配置spark2.Spark常用命令3.Spark内置的运行机制4.构建spark的maven项目：6.配置：如何直接上传jar包到虚
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2024-05-20 07:08:16
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《Resilient Distributed Datasets: A fault-tolerant abstraction for in-Memory cluster computing》是讲述 Spark RDD 的基础论文，通读论文能给我们带来全景的 Spark 知识面。摘要：RDD,全称Resilient Distributed Dataset,可伸缩性数据集。使用它编程，可以
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2023-11-14 14:47:23
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推荐系统之余弦相似度的Spark实现（1）原理分析 余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系，从程序分析中，第一步是数据的输入，其次是使用相似性度量公式最后是对不同用户的递归计算。 本例子是基于欧几里得举例的相似度计算。（2）源代码 1 package com.bigdata.demo
2
3 import org.apache.spar
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2023-11-06 20:33:55
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由来Spark 最早源于一篇论文Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing，
该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念。Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，
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2024-07-08 06:14:02
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java_高新_javaBean javaBean:javaBean是一种特殊的Java类，主要用于传递数据信息，这种java类中的方法主要用于访问私有的字段，且方法名符合某种命名规则。 如果要在两个模块之间传递多个信息，可以将这些信息封装到一个JavaBean中，这种JavaBean的实例对
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2024-06-19 06:30:17
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Spark的设计与运用原理一、概述Spark最初由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark具有如下几个主要特点：（1）运行速度快：Spark使用先进的有向无环图（DAG）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘
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2023-10-19 09:39:33
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Cross-Platform Resource Scheduling for Spark and MapReduce on YARN论文理解 文章目录Cross-Platform Resource Scheduling for Spark and MapReduce on YARN论文理解摘要关键字：引言动机YARN的资源预留机制spark简介Spark-on-YARN挑战HDFSiKayak设计
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2024-01-12 19:17:14
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、背景二、系统分析三、 系统设计实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
壹 扪心自问 一条 SQL 可能在很多人看来是 select , 那是业务；部分人看来，却是一棵棵树，语法树，那是 DBA；少部分人会分析磁盘开销，笛卡尔统计值，时空复杂度，那是内核设计。 扪心自问，你是属于哪一种？ 贰 关系引擎 | 翻译：Lenis
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2024-08-28 21:03:17
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这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的理念缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的各类系统很难达到老师的要求。为了大家能够顺利并以最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，需要的自取。目录一.需求分析1.功能需求二.总体设计三.详细设计3.1主类StudentManager.java3.2.录入界面3.3.查询界面3.4.删除界面3.5.
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2023-08-07 12:36:12
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最近比较空，总结一下spark相关的知识。一、Spark简介spark是一种大规模数据处理的统一分析引擎，且基于内存计算的大数据并行计算框架。具有如下特性：1、高效性体现在内存存储中间计算结果，基于DAG图执行引擎的优化，减少多次中间结果写HDFS开销。2、易用性spark有丰富的API，且支持超过80种不同的Action算子和Transformation算子，如常见的collect、foreac
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2023-08-08 11:36:14
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引言首先要说Spark并不是一种解决问题的框架，而是这个框架的具体实现，而论文中提出的新框架的名字叫做RDD（Resilient Distributed Datasets 弹性分布式数据集），众所周知分布式计算框架例如Map/Reduce在实际中应用如此广泛，为什么要重新设计一个新的框架呢？原因在paper中有所提到，原因就是在很多的计算场景下用户会对相同的数据集进行多次不同的查询或者其他操作，但
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2024-06-08 15:56:46
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技术和工具：Node.js、Express（Node.js的web框架）、Spark（计算引擎用于推荐算法）、Vue、WEEX（跨平台开发）数据库：MySql（存应用数据）、HBase（存推荐排序数据，可以让活跃数据存内存，提高速度）写了需求分析对各个模块的功能和逻辑都给了具体的阐述，用例描述这个感觉好好提出了性能要求给了整个系统的逻辑架构图（分层）给了功能模块分解图有数据库的设计，包括ER图和具
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2023-12-11 11:51:13
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## 基于Spark的毕业设计实现流程
为了帮助你实现基于Spark的毕业设计，我将提供一个步骤指南，以及每个步骤需要执行的代码和注释。
### 步骤一：数据准备
在开始实施你的毕业设计之前，你需要准备好相应的数据集。这可能包括从公共数据源下载、生成或收集数据。确保数据集符合你的设计要求，并且在开始实施之前已经存储在适当的位置。
### 步骤二：Spark环境设置
在开始使用Spark进
原创
2023-07-18 09:41:19
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学 士 学 位 论 文基于Android的社交分享平台的设计姓 名：学 号：指导教师：学 院：信息科学与工程学院专 业：计算机科学与技术完成日期：摘 要现在社会信息量不断增加、社会关系复杂变化，随着移动终端智能化和多媒体化的趋势，传统的社交分享平台已经不能够满足人们的需求。目前，Web 2.0成为人们时常谈起的话题，Web 2.0时代最主要的特征就是每个信息内容的提供者也是是信息内容的读者。在We
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2023-07-25 23:03:26
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# Python大众点评评论实现指南
## 介绍
在本篇文章中，我将指导你如何使用Python语言实现大众点评的评论功能。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步介绍整个实现过程，并提供代码示例以帮助你理解每个步骤。
## 实现流程
下面是实现这个功能的整个流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关模块和库 |
| 2 | 获取大众
原创
2023-11-11 04:51:16
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文章目录0 项目说明1 项目说明2 系统功能3 系统架构4 效果展示5 论文概览6 项目工程 0 项目说明基于Spark图计算的社会网络分析系统的设计和实现-顶点分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 项目说明随着 SNS（ Social Networking Sites, 社交网站）如 Renren、 Facebook 等的快速发展，SNA（Social Network
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2024-06-29 17:25:04
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本科生毕业论文（设计）开题报告题 目基于Python的汽车销售平台设计与实现学生姓名学 号指导教师学 院计算机科学与技术专 业计算机科学与技术职 称助教选题的意义及研究状况：伴随着Internet的蓬勃发展和逐渐成熟的计算机网络与通信技术，网络购物中心作为电子商物的一种形式正以其高效、低成本的优势，逐步成为新兴
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2023-12-05 20:39:40
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【获取】 http://mtw.so/5FdUUU![在这里插入图片描述]**XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX：概述\效果图在这里插入图片描述 47a4ead90e5fa23f36acf0d.png)第 1 章 绪论 1.1研究背景 现如今，车辆的种类越来越多，车辆各种功能配置不断地提高，车辆营销市场正在不断扩大，车辆营销的有关业务信息也随之成倍地增加，就需要研发一种与之相适应的信息管
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2024-04-30 06:32:19
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# 使用Python抓取大众点评的评论
在现代互联网时代，消费者的评价对于商家而言至关重要，而大众点评作为一个提供餐饮与服务评价的平台，各种评论信息都是非常宝贵的资源。通过Python抓取大众点评的评论数据，可以帮助商家了解客户需求，分析市场情况。本文将带你了解如何用Python抓取大众点评的评论，具体流程将通过流程图展示，并附带代码示例。
## 抓取流程
抓取评论的主要步骤如下：
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