文章主要是翻译了文档的内容，但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案，和一些补充的小知识，一起学习。环境：Ubuntu 16.04 LTS，Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2 利用spark shell进行交互式分析1. 基础首先打开spark与python交互的API$ cd /usr/local/spa
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2024-09-11 12:10:47
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在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常强大的计算引擎，支撑着许多现代大数据应用。为了更好地理解如何构建和优化 Spark 作业，本文将深入探讨其应用场景，以及在构建 Spark 作业时需要关注的关键因素，进一步解析其特点与实现，同时也对实际案例进行对比分析。本文将结合丰富的图表与代码块，构建一篇完整的 Spark 作业样例。
### 背景定位
Apache Spark 的主要用途
一、什么是机器学习机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance
# 教你如何实现Spark DAG样例代码
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession实例 |
| 2 | 创建RDD |
| 3 | 定义DAG任务 |
| 4 | 执行DAG任务 |
## 2. 详细步骤及代码示例
### 步骤1：创建一个SparkSession实例
原创
2024-07-04 03:47:07
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我们使用yarn集群作为研究 spark环境准备yarn环境准备启动Driver启动Executor yarn环境准备spark的入口类是SparkSubmit，在这里，我们开始提交参数这里的args就是--class这些的。 解析好这些参数后，我们会返回一个SparkSubmitArguments的一个属性action的值并进行模式匹配。 我们可以看到，action默认就是SUBMIT。于是走s
Spark执行流程提交应用程序Application（包括Driver代码和Executor代码）启动Driver，创建SparkContext对象，并加载配置信息、依赖信息和代码（数据加载，算子推演）
RDD graph：根据用户提交的计算逻辑（Application）中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG（有向无环图）。DAGSchedu
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2023-11-09 14:31:39
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# CDH提交Spark任务样例
## 概述
本文将介绍如何在CDH（Cloudera Distribution Hadoop）集群上提交Spark任务的样例。我们将使用CDH提供的命令行工具`spark-submit`来提交任务。
## 整体流程
下面是提交Spark任务的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[编写Spark应用程序
原创
2023-11-04 14:45:06
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# 学习如何实现 Python 函数样例
在程序开发中，函数是非常重要的组成部分。函数可以帮助我们组织代码和实现特定的功能。在这篇文章中，我们将详细讨论如何实现一个 Python 函数，并通过一个简单的样例演示每个步骤。同学们请准备好，我们开始吧！
## 流程概述
首先，我们来看看实现一个 Python 函数的整体步骤。以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
# Python Numpy 样例学习指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python中的Numpy库来处理数组和数学运算。Numpy是一个强大的数值计算库，广泛用于数据分析和科学计算。我们将从基本概念开始，到创建数组，再到执行一些基本操作，最后给出一个完整的使用案例。
## 学习流程
为了使整个学习过程更加清晰，我们可以将其按照以下步骤进行划分：
| 步骤 | 描述
【Python数据结构与算法】（三）：递归（Recursion）✨本文收录于《Python数据结构与算法》专栏，此专栏主要记录如何python学习数据结构与算法笔记。?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生文章目录【Python数据结构与算法】（三）：递归（Recursion）1.递归基本概念应用一：阶乘计算应用二：斐波那契
# GBDT模型简介与Python实现
回归与分类问题是机器学习中的两大核心任务，而梯度提升树（GBDT, Gradient Boosting Decision Tree）是解决这类问题的主流算法之一。它以高效、强大的自学习能力，在许多实际问题中取得了优异的表现。本文将介绍GBDT的基本原理，如何使用Python实现GBDT，并结合可视化工具展示数据分布及过程。
## 1. GBDT的基本原理
# 使用 Python 调用 RocketMQ 的完整指南
## 1. 概述
RocketMQ 是一个高性能、高可靠的消息传递中间件。本文将指导你如何使用 Python 来调用 RocketMQ，尤其是对于刚入行的小白，步骤简单易懂。
## 2. 流程概览
下面是实现 RocketMQ 调用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 03:27:40
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# Python GCM加密样例
## 简介
GCM（Galois/Counter Mode）是一种常见的对称加密模式，它提供了对数据进行加密和认证的功能。在Python中，我们可以使用cryptography库来实现GCM加密算法。
本文将为您介绍GCM加密算法的基本原理，并给出使用Python实现GCM加密的示例代码。
## GCM加密原理
GCM是一种通过使用Counter模式和Gal
原创
2023-07-20 19:19:39
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接口类继承有两种用途：一：继承基类的方法，并且做出自己的改变或者扩展（代码重用） 二：声明某个子类兼容于某基类，定义一个接口类Interface，接口类中定义了一些接口名（就是函数名）且并未实现接口的功能，子类继承接口类，并且实现接口中的功能1 # 一:这样不好,我要统一一下支付的规则.
2
3 class QQpay:
4 def pay(self,money)
关于**CMPP 协议**的 Python 样例，这篇博客将带你一步步了解如何具体实现这个协议的功能，特别是如何使用 Python 来达成这一目标。我们将从环境准备开始，走过每个阶段，带着你完成 CMMP 协议的集成与配置，最后还会分享一些实战经验。
## 环境准备
首先，我们来看看适合我们的技术栈。这张表格展示了不同技术栈版本的兼容性，可以帮助你选择合适的环境：
| 组件
一种新的优化方法：海豚回声定位海豚回声定位算法（Dolphin echolocation,DE）由伊朗人A. Kaveh和N. Farhoudi于2013年提出，是一种新型的元启发式优化算法，其模拟了海豚在捕食过程中利用回声定位的策略。回声定位海豚可以发出滴答滴答的声音，这些滴答声的频率远远高于交流信号的频率。当声音撞击到物体，声波的部分能量会反射回海豚身上，海豚接收到回声后会发出另一种滴答声，海
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2023-12-08 14:04:41
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Makefile1 Makefile2
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2019-06-22 12:26:00
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最新增加EAIntroView 一个灵活的介绍界面,可以用作引导页UI下拉刷新EGOTableViewPullRefresh– 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh– 下拉刷新控件。MJRefresh– 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。具体使用看“使用方法”。 （国人写）XHRef
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2024-10-21 21:33:04
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对于核心配置文件的讲解主要是参考Mybatis3 首先是我们看到的configuration（配置），因为这些都是写在xml中的所以这些标签的顺序是固定的。红框内的暂时不需要了解。properties属性这个属性我们是在数据源进行连接时用到了，其实我们还可以把它的一些相关信息添加到资源文件中properties。然后我们通过properties标签来进行引入。我们在mybatis-config.x
Lstmself.lstm = nn.LSTM(input_size=self.input_size,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers = self.num_layers,
batch_first=True,
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2023-10-26 21:01:43
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