一、Scala语言基础1、Scala语言简介Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。学习Scala编程语言，为后续学习Spark奠定基础。 2、为什么要学Scalal 优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序
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2023-07-26 20:26:02
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迅为国产开发板值得入手的三款开发板瑞芯微RK3568:RK3568处理器瑞芯微 RK3568 芯片采用 22nm 制程工艺，搭载一颗四核 Cortex-A55 处理器和 Mali G52 2EE 图形处理器。RK3568 支持 4K 解码和 1080P 编码，支持 SATA/PCIE/USB3.0 外围接口。RK3568 内置独立 NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568 支持安卓
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2023-10-12 20:13:10
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解决idea 启动后CPU飙升的问题CPU飙升是因为idea产生了某种疯狂消耗CPU资源，可以通过idea自带的监控来来观察到底是什么进程占用了CPU的资源 其实网上大部分讲的都是因为JIT（just in time,即时编译技术）导致CPU飙升，但是经过我的检测发现，JIT也仅仅是我的idea卡顿的一部分原因。配置前： 配置后： 可以观测到idea CPU还是会飙升，但是JIT所占用的CPU大幅
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2023-12-01 16:00:15
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--------------------------------------------------------------试读样章----------------------------------------------------------第 1 章 Scala 简介 第1 章 Scala 简介 “我是Scala，我是一个可扩展的、函数式的、面向对象的编程语言。我可以和你一起成长，也可 以
一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。二.步骤 1.收集用户偏好。 2.找到相似的用户或物品。 3.计算推荐。三.用户评分 从用户的行为和偏好中发现规律，并
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2023-11-25 19:57:28
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总结我下的版本！用anaconda下载超级棒！安装tensorflow2.X （cpu环境）pip install tensorflow==2.X -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 先别安装2.0版本，因为对于2.0的tensorflow ，再想继续安装tensorflow-&nbs
课程推荐 工具finalshell 3.9.4Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.shspark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz3台虚拟机：hadoop集群node1,node2,node3conda命令# 查看虚拟环境列表
conda env list
# 删除虚拟环境pyspark_env
conda remove -n pyspark_env --a
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2024-01-11 20:06:00
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基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。 我们
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2024-01-29 19:24:46
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任务运行状态监控
任务运行时的状态信息主要包括任务名、任务状态、当前占用CPU的比率、任务优先级等。VxWorks的Spy工具利用辅助时钟的中断服务程序，在指定的统计周期内，统计应用任务、Interrupt、Kernel、Idle状态等所获得的ticks总数，以此分别统计它们的CPU占用率。VxWorks的spyLib函数库提供了对任务名、ID、优先级等任务属性信息以及CPU空闲率信息进行监控的
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2023-06-30 21:20:48
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在技术日新月异的今天，如何实现高效的“自动推荐 spark”已经成为了许多企业迫切需要解决的问题。从提供个性化内容到精准推荐产品，数据驱动的推荐系统已经成为了企业数字化转型的基石。为了帮助大家更好地理解这个领域，我将从多个维度出发，深入探讨如何构建一个高效的自动推荐系统。
## 背景定位
推荐系统的历史可以追溯到上世纪90年代。当时，由于信息过载，用户需要系统帮助过滤和找到自己感兴趣的内容。随
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 |
| ----------- | --
3.7 部署有一些用户可能已经拥有了部署系统，按用户所需的格式将所开发的模型导出即可。对于线性回归模型，MLlib支持将模型导出为预测模型标记语言（Predictive Model Markup Language，PMML)。更多关于MLlib导出PMML模型的信息，请访问：https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-pmml-model-export.h
从50多分钟到3分钟的优化某推荐系统需要基于Spark用ALS算法对近一天的数据进行实时训练, 然后进行推荐. 输入的数据有114G, 但训练时间加上预测的时间需要50多分钟, 而业务的要求是在15分钟左右, 远远达不到实时推荐的要求, 因此, 我们与业务侧一起对Spark应用进行了优化.另外提一下, 该文最好与之前我
# Spark ALS 推荐系统
## 引言
在现代社会中，人们面对大量的信息和选择，推荐系统成为帮助用户发现感兴趣内容的重要工具之一。推荐系统的目标是通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐。Spark ALS（交替最小二乘法）是一种常用的协同过滤推荐算法，它在大规模数据集上高效地进行推荐。
本文将介绍Spark ALS算法的原理、实现和应用，并提供代码示例演示。
## Spark
原创
2023-09-14 20:36:13
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# 利用 Apache Spark 实现推荐系统的步骤
在这篇文章中，我将带你了解如何使用 Apache Spark 构建一个推荐系统。我们将主要使用 Spark MLlib 来实现，并通过一步步的方式来帮助你掌握整个流程。
## 整体流程
下面是建设推荐系统的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
前言之前也分享了不少自己的文章，但是对于 Flink 来说，还是有不少新入门的朋友，这里给大家分享点 Flink 相关的资料（国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper），期望可以帮你更好的理解 Flink。书籍1、《Introduction to Apache Flink book》这本书比较薄，简单介绍了 Flink，也有中文版，读完可以对 Flink 有个大概的了解。2、《Learning
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2023-12-24 09:28:35
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我现在的显卡换成什么才能开高点画面流畅玩《方舟：生存进化(Ark: Survival Evolved)》？问在线客服扫码问在线客服电脑概览电脑型号 华硕 All Series操作系统 Microsoft Windows 7 旗舰版 (64位/Service Pack 1)CPU (英特尔)Intel(R) Core(TM) i5-4440 CPU @ 3.10GHz(3101 MHz)主板 华硕
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2023-07-26 20:10:03
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# Spark版本推荐与使用指南
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，以其高效性和灵活性而闻名。它不仅支持大规模数据处理，还提供了丰富的机器学习和图形计算库。随着技术的不断发展，Spark的版本也在不断更新，每个版本都带来了新的特性和改进。本文将对Spark的版本进行推荐，并附上相应的代码示例，帮助用户更好地理解和使用Spark。
## Spark版本概述
在选择Spark版
# 如何实现 Spark 镜像推荐
在当今大数据时代，推荐系统的应用越来越广泛。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 Apache Spark 实现镜像推荐。本文将一步步引导你完成整个流程，希望能帮助刚入行的小白们理解和实现这一目标。
## 1. 项目流程概述
实现 Spark 镜像推荐的流程可以概括为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# Spark推荐系统：构建个性化体验的利器
推荐系统是各大互联网平台（如电商、社交媒体、音乐和视频流服务等）广泛使用的技术，旨在根据用户的兴趣、偏好和行为向他们推荐相关的内容或产品。Apache Spark因其强大的并行计算能力和数据处理速度，成为构建推荐系统的热门框架之一。本文将探讨如何使用Spark构建一个基本的推荐系统，并通过代码示例展示其实现过程。
## 1. 推荐系统的工作原理
原创
2024-09-19 03:38:36
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