# Spark 图片处理
## 引言
随着数字化时代的到来，图片处理成为了我们日常生活中的一个重要任务。从简单的图片编辑到复杂的图像识别，图片处理在各个领域都扮演着重要的角色。在大数据时代，处理大量的图片数据也成为了一个挑战。Spark 是一个分布式计算框架，它提供了强大的工具和算法来处理大规模的数据。本文将介绍如何使用 Spark 进行图片处理，并给出相关的代码示例。
## 流程图
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原创
2024-01-19 09:17:09
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Spark框架下，除了支持批处理和流处理，也提供图计算功能，而图计算功能主要由Spark GraphX来提供。而近些年来说，图计算在大数据领域，也得到越来越多的应用。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark GraphX图计算入门。 关于图计算 关于图计算，其实是不能单单从字面上去理解。所谓的图计算的“图（Graph）”，其实是指的一种网络，是一种适合表现事物之间关联关系的数据
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2023-09-27 18:17:22
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随着图像分类（image classification）和对象检测（object detection）的深度学习框架的最新进展，开发者对 Apache Spark 中标准图像处理的需求变得越来越大。图像处理和预处理有其特定的挑战 - 比如，图像有不同的格式（例如，jpeg，png等），大小和颜色，并且没有简单的方法来测试正确性。图像数据源通过给我们提供可以编码的标准表示，并通过特定图像的细节进行抽
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2023-08-29 13:30:09
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计算机辅助设计与图形学学报 2016-11
浙江工业大学&浙江大学概述针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置
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2023-11-20 07:27:27
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什么是图：图模式，图相关技术与使用场景在本模块中，我们将学习 Spark 如何处理图，也就是 Spark 的图挖掘套件 GraphX。虽然图这种数据结构在最近几年中，越来越多地出现在业务场景中，但平心而论，图的使用频率相比前面所学的内容还没有那么频繁。但是，一旦有这方面的需求，无论是工程师还是科学家，都可以用 Spark 提供的解决方案很好地完成任务，甚至可以说是“屠龙技”也不为过，经过本模块的学
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2023-07-29 22:10:45
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一、简介Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会，2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目。相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继 MapReduce 之后，最为广泛使用的分布式计算框架。二、特点Apache Spark 具有以下特点：使用先进的 DAG 调度程
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2023-09-28 14:22:09
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前文回顾 前文《Spark Streaming 新手指南》介绍了 Spark Streaming 的基本工作原理，并以 WordCount 示例进行解释。此外，针对 Spark Streaming 的优缺点也做了一些描述。 本文重点主要是解释流式处理架构的工作原理，让读者对 Spark Streaming 的整体设计原理及应用场景有所了解。 流式处理框架特征 流式处理框架的特征主要有以下五个方面
# Spark如何处理图片
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，主要用于大规模数据处理，但它也可以处理图像数据。在现代的机器学习和深度学习框架中，图像数据通常是分析和预测的关键内容。虽然Spark本身不直接处理图像数据，但它可以结合其他图像处理库（如OpenCV、Pillow和ImageIO）来达到处理的目的。
## Spark的基础架构
在进入具体的图像处理之前，让我们简单
SparkSteaming 实现图片流式抠图1. 思路由于抠图的算法是C++写的，将它编译成.so，打入jar包，运行时动态加载已经实现。抠图已经在hadoop2.2.0和spark0.9上实现，现在要对它进行流式抠图。目前想到的就是两种方式1) 每次需要背景图片的时候，
0801-Spark基础解析第一章 Spark概述1.1 什么是spark1.2 spark内置模块第二章 Spark核心机制第三章 Spark运行模式3.1 Local 模式3.1.1 概述3.1.2 安装使用3.2 Standalone 模式3.2.1 概述3.2.2 安装使用3.3 YARN 模式3.3.1 概述3.3.2 安装使用3.4 几种模式对比第四章 案例实操4.1 手写WordC
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2023-11-23 20:20:26
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Spark是什么？ Spark是一种通用的大数据计算框架，就像传统的大数据技术Hadoop的MapReduce，Hive以及Storm流式实时计算引擎等。 Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架；比如Spark Core勇于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib 用于机器学习，Spark Gr
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2023-06-19 10:57:53
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常规性能调优一、最优资源配置二、RDD 优化2.1 RDD 复用2.2 RDD 持久化2.3 RDD 尽可能早的 filter 操作三、广播大变量四、Kryo 序列化五、调节本地化等待时长 一、最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用
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2023-09-20 21:28:37
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Spark Streaming入门概述应用场景集成Spark生态系统的使用Spark Streaming发展史 词频统计使用spark-submit执行使用spark-shell执行工作原理 概述Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。数据可以从像卡夫卡，室壁运动，或TCP套接字许多来源摄入，并且可以使用与像高级别功能表达复杂
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2023-08-08 12:24:44
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spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。
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2023-05-30 12:20:39
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当前流行的数据流计算平台是twitter的storm，yahoo的s4等， 这些流计算平台采用record-at-a-time模型： 记录流式达到计算节点， 计算节点依据当前记录进行一定计算，更新节点内部状态，最后输出新记录给下游计算节点。 record-at-a-time模型存在如下问题： • 故障处理不足。 有复制和数据回放两种容错方式， 但是这两种方式各有不足。 复制方法消耗两
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2024-02-03 08:39:57
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Spark调用集群的计算/存储资源来处理数据，是大规模的数据处理/机器学习绕不开的一个话题。Spark提供获得数据（如RDD and DataFrame）以及数据分析（如MLLib）的工具。我个人主要是在公司里折腾深度学习模型，所以没有用不上MLLib中提供的工具。虽然说看databricks就知道这东西肯定很多人有用的。RDD和DataFrame恰好是历史上的先后，我们也就照历史线写一下：Spa
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2023-06-13 15:38:25
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一、小文件管理 之指定分区数1、配置 spark.sql.shuffle.partitions，适用场景spark.sql()合并分区spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 5) #后面的数字是你希望的分区数这样配置后，通过spark.sql()执行后写出的数据分区数就是你要求的个数，如这里5。2、配置 coale
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2023-09-25 10:32:17
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1. Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark 运行速度快易用性好通用性强随处运行1.1 Spark和MapReduce的比较Spark继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷，具体如下：Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapRed
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2023-09-27 22:23:05
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欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
什么是 Spark？Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的大数据处理引擎及轻量级的大数据
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2024-08-22 13:58:52
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概述spark stream是对spark核心api的扩展，其有着很好的扩展性，很高的吞吐量以及容错性的动态数据的流式处理过程。数据可以来自不同的数据源，例如Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, or TCP sockets，一些具有高级功能的复杂的算法，例如map,reduce,join andwindow，可以使用这些算法来进行数据的处理。最
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2023-11-07 15:45:02
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