# Spark: 处理有界数据集的得力助手
在大数据处理领域，Apache Spark是一个备受推崇的工具，它以其高效的内存计算和强大的并行处理能力而闻名。尤其在处理有界数据集（bounded data）方面，Spark更是表现出色。
## 什么是有界数据集？
有界数据集是指在处理过程中，数据的大小是已知的且有限的。这种数据集通常是静态的，不会随时间变化或扩展。与之相对的是无界数据集（unb
原创
2024-04-11 05:33:26
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GPUImage在阅读Rac，Masonry，AFNetworking源码后，我们稍作放松，来看另一个经典常用的第三方框架GPUImage，利用GPUImage对图片视频进行滤镜效果处理和优化。示例效果下面图片是通过GPUImage添加褐色渲染生成的照片，这一操作和手机上使用的滤镜软件别无差别。GPUImage官方介绍GPUImage框架是BSD许可的iOS库，可让您将GPU加速的滤镜和其他效果应
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2024-09-29 07:25:09
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RCNN注意事项：RCNN作为第一篇目标检测领域的深度学习文章，大幅提升了目标检测的识别精度，在PASCAL VOC2012数据集上将MAP从35.1%提升至53.7%。使得CNN在目标检测领域成为常态，也使得大家开始探索CNN在其他计算机视觉领域的巨大潜力。这篇文章的创新点有以下几点：将CNN用作目标检测的特征提取器、有监督预训练的方式初始化CNN、在CNN特征上做BoundingBox 回归。
作者：Anne Trafton 计算机视觉是目前人工智能最成功的领域之一，但这些用来检测物体、人脸的复杂系统，直至今日也无法与人类的视觉系统相提并论。近日，来自麻省理工学院和耶鲁大学等高校研究者提出了一种名为「EIG」的深度神经网络模型，与常用的带标签数据训练出的神经系统相比，新模型的机理更接近真实的人类视觉系统。只要我们一睁开眼，就能立刻看到周围的环境，这个辨认过程非常快，
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。 对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，
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2023-09-19 10:02:23
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Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的组成Common 一组分布式文件系统和通用I/0 的组件与接口(序列化、 Java RPC 和持久化数据结构)。Avro 一种支持高效、跨语言的 RPC 以及永久存储数据的序列化
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2023-08-03 20:58:58
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1. Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理，这两部分是Hadoop的核心。2. MapReduce是一个批量查询处理器，并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询。3. MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，而关系型数据库更适合持续更新的数据集。二者的比较如表所述： 表1
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2023-08-18 19:44:49
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今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简
一、HDFS的基本的概述(1)、HDFS是Hadoop的分布式文件系统，也是hadoop的重要组件之一，每一个事物都存在缺点和优点HDFS也不例外，具体的优点缺点如下。
(2)、HDFS的优点如下：
(a)、高容错性，一份数据在HDFS集群上由多个副本，即使其中某一份数据丢失了，会通过自己的恢复机制从其他的数据副本恢复数据。
(b)、廉价，只需要普通的电脑就能搭建HDFS文件系统，并且存储容量可以
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2023-09-12 10:17:57
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1.什么是Hadoop？
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。
它很擅长存储大量的半结构化的数据集。
数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。
Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。
Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。
Hadoop 以一种可靠、高效、可
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2023-07-11 20:26:28
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Nginx系列入门——Nginx系列——配置详解进阶——Nginx系列——负载均衡配置进阶——Nginx系列——解决跨域与接口可用性探测进阶——Nginx系列——缓存解决接口性能问题进阶——Nginx系列——accessLog日志挖掘与恶意IP封禁进阶——Nginx系列——websocket反向代理与资源压缩 文章目录Nginx系列一、Nginx解决跨域问题1、为什么会出现跨域问题？2、什么是跨域
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2024-04-11 13:35:06
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使用java.text.SimpleDateFormat类进行文本日期和Date日期的转换
2008年02月04日 星期一 14:41
Date类内部既不存储年月日也不存储时分秒，而是存储一个从1970年1月1日0点0分0秒开始的毫秒数，而真正有用的年月日时分秒毫秒都是从这个毫秒数转化而来，这是它不容易被使用的地方，尤其是显示和存储的场合。但Date类的优势在于方便计
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2024-10-30 11:49:15
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什么是大数据？维基百科中是这么定义的：大数据指没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。这句话怎么理解呢？数据量很大，到达PB、EB及以上级别；传统技术已经无法对其进行处理，需要用分布式分析技术来进行运算。PB、EB是什么级别的数据呢？数量级从小到大分别为KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。他们之间的换算关系是什么呢？它们按照
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2024-01-25 18:15:34
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# Android String超长处理
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确一下整个流程，以便小白开发者能够清晰地理解如何实现Android String超长处理。下面是整件事情的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 获取要处理的字符串 |
| 步骤2 | 判断字符串长度是否超过指定阈值 |
| 步骤3 | 如果超过阈值，则进行处理 |
| 步
原创
2023-10-21 07:35:38
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# Python按照步长处理数组
在Python中，我们经常需要对数组进行处理，其中一种常见的需求就是按照一定的步长处理数组。步长可以是任意整数，可以是正数也可以是负数，可以是固定的，也可以是动态的。本文将介绍如何使用Python按照步长处理数组，并给出一些示例代码。
## 什么是步长
步长指的是数组中元素之间的间隔。在Python中，我们可以使用切片操作来按照步长处理数组。切片操作的语法为
原创
2024-07-02 03:48:25
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如何充分发挥Spark的优势，在进行大数据作业时真正实现降本增效呢？个推将多年积累的Spark性能调优妙招进行了总结，与大家分享。
前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满
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2023-11-14 20:51:09
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关于Python的数据分析，当我们遇到的数据量小、数据结构简单时，可以通过字典、列表等Python常见的数据结构来处理。但是当我们面对的大量数据以及复杂数据的局面时，就需要用一些专门用于数据分析的扩展库来处理数据了。今天给大家介绍一个Python里专门用来做数据分析和处理的扩展库。pandas(pannel data analysis，面板数据分析)，我个人觉得pandas用于数据分析处理有别于P
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2023-11-16 09:24:18
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今天换了新机器，重新安装好开发环境。在调用数据库（sqlserver）读取xml时解析异常，原以为是xmldom调用错误，后来自己手工编写的xml可以正常解析。在php5以后使用xmldom不需要引用额外扩展了查看php.ini 配置 发现了配置项中有以下几项; Valid range 0 - 21...
原创
2021-08-05 17:05:24
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“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。笔者愚钝，大数据有多大，一直没有清晰的概念，故此简单的科普研究，分享至此：
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精选
2012-05-09 15:17:37
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“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。笔者愚钝，大数据有多大，一直没有清晰的概念，故此简单的科普研究，分享至此： 最小的基本单位是Byte应该没多少人不知道吧，下面先按顺序给出所有单位：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB我只知道前五个，估计大多
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2012-06-21 22:50:01
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