第1章 Spark SQL概述1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效
大数据技术概述复习（二）Spark原理简单介绍1.Mapreduce引擎的缺陷MapReduce主要三点缺陷：表达能力有限。计算必须转化成Map和Reduce的操作，不够通用，难以描述复杂的数据处理过程。实际开发时需要编写不少相对底层的代码，效率低、不方便编写。磁盘IO开销大。每次执行都需要从磁盘 中读取数据，计算完成后的中间结果也要写入磁盘。进行迭代运算时非常耗资源。计算延迟高。一次计算中，任务
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2024-08-14 19:06:12
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本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.7节，作者[美] 穆罕默德·古勒（Mohammed Guller）， 3.7 缓存除了将数据驻留在内存中以外，缓存在RDD中也扮演了另外一个重要的角色。就像之前所说的，创建RDD有两种方式，从存储系统中读取数据或者应用其他现存RDD的转换操作。默认情况下，当一个RDD的操作方法
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2024-10-12 07:54:51
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文章目录DFSOutputStream介绍DFSOutputStream概况介绍DFSOutputStream重要的变量数据处理线程类DataStreamer响应处理类ResponseProcessor处理流程客户端发数据到dataQueueDataStreamer处理dataQueue中的数据处理错误创建输出数据流，发送数据向namenode申请数据块连接到第一个datanode建立管道初始化
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2024-09-18 10:49:01
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# Spark技术课程设计概述
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，具有快速、通用的特点，广泛应用于大规模数据处理和分析。本课程设计旨在让学生掌握Spark的基本概念和使用方法，创建一个简单的数据分析项目，帮助学生理解数据挖掘和信息提取的基本流程。
## Spark概述
Spark可以通过内存计算来提高数据处理的速度，尤其适用于批处理、流处理、机器学习和图计算任务。与Hado
作者:高彦杰 3.2 弹性分布式数据集本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。3.2.1 RDD简介在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shufflin
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2024-09-17 20:44:52
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# 数据挖掘技术课程：期末课程设计报告——Apriori算法
## 引言
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。在众多的数据挖掘技术中，关联规则挖掘是一个重要的研究方向，它被广泛应用于市场购物篮分析、客户行为预测等场景。Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的方法之一。本篇文章将深入探讨Apriori算法，介绍其基本原理、实现方式及代码示例。
## Apriori算法概述
Ap
原创
2024-09-01 04:48:43
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当今数字化时代，数字可视化大屏已经成为了信息展示的重要工具，其在交通、能源、制造、医疗等领域都有广泛的应用。作为一名想要入门数字化可视化大屏的人员，需要从以下几个方面进行学习和掌握。一、基础知识数字化可视化大屏需要掌握的基础知识主要包括计算机网络、数据分析、数据可视化和图形处理等方面。其中，计算机网络和数据分析是数字化可视化大屏的基础，数据可视化和图形处理则是实现可视化展示的重要手段。二、数据采集
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2023-11-02 09:04:33
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数据可视化课程内容总结前言本文内容是根据中国大学慕课上的数据可视化总结 课程内容从直方图，svg中的二叉树，文字树再到D3中的直方图与饼图，力导向图，最后链接数据库，并将实现前后端分离。 以下是课程目录。本文主要总结一下前面基础部分。JS可视化1.直方图爬取了豆瓣电影前250榜单的信息，建立了数组，通过for循环批量创建rectangle，text，同时认识到矩形的坐标是从左上角开始的。2. 随机
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2023-09-16 06:26:08
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本文为学习B站上的Flink入门视频课程的总结，有些重点知识或许在面试中会被问到，故于此分享学习。1.Flink和Storm，Hadoop，Spark的对比？Hadoop是纯粹的批处理框架，storm是纯粹的流处理框架，spark通过基于两种不同的技术实现了批处理和流处理，但是Flink同时支持实现了批处理和流处理，将批处理作为一种特殊的流处理。Storm：延迟低，能做到毫秒级，牺牲了精确性，没法
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2024-01-19 15:09:53
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数据分析挖掘实验报告及算法源码四个实验21面，帮助你学习参考使用，帮助你取得更好成绩 1、Apriori关联规则算法必修 实验类型 设计Python3.7运行环境、VS Code1.62 编译器、win10操作系统1、实现Apriori关联规则算法的算法设计 2、熟悉Apriori关联规则算法的算法原理 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，
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2023-09-05 14:32:03
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。1 RDD编程基础1.1 RDD创建1. 从文件系统
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2023-09-09 01:15:53
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一、课程基本信息 二、课程定位《数据可视化》课程是面向全校学生的一门公共选修课。本课程包括16学时的理论教学和16学时的实践教学，在校内完成。《数据可视化》课程是一门理论性和实践性都很强的课程。本课程本着“技能培养为主、理论够用为度”的原则，培养面向企业数据提供可视化服务的高等应用型技术人才。本课程主要学习可视化的基本知识和技能。以培养职业能力为重点，针对企业数据可视化岗位人才需求组织教
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2023-07-20 20:19:45
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放电的目录1、什么是RDD2、初始化3、分区（partition）mapPartitionsWithIndex【重点】查看分区【重点】makeRDD的默认分区规则4、RDD常用算子5、RDD序列化序列化实现代码Kryo序列化框架6、RDD持久化7、RDD血缘窄依赖宽依赖任务(Job)和阶段(Stage)的划分代码图 1、什么是RDD2、初始化依赖<!-- https://mvnreposi
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2024-02-29 07:49:08
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这学期SLAM技术课程遇到最多的
原创
2021-08-16 10:50:31
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# 基于大数据Spark的课程设计报告指导
在今日的大数据时代，许多应用场景中都需要使用Spark来处理和分析海量的数据。本文旨在指导一位新手开发者如何完成一项以“基于大数据Spark的课程设计报告”为主题的项目。下面将详细介绍整个流程，并附上必要的代码示例。
## 一、项目流程概述
以下是整件事情的流程简述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 04:02:36
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这学期SLAM技术课程遇到最多的问题，或者说困难更合适，其实和学生无关。专业培养方案中，SLAM技术是双语课程，但此课对数学要求极高，通常应用型本科院校学生的数学基础并不具备直接学习此课程的条件；操作环境要求学生需在Linux系统下完成，虽然现在有云端实践平台，但掌握基本的Linux命令依然是必不可少的基础，对于机器人工程专业学生而言，课程体系忽略了这块训练，使此课孤立于课程体系中，无法和现有培养
原创
2022-03-20 11:01:45
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Spark超全总结文档目录如下：Spark涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：本文档参考了关于 Spark 的众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。正文开始： 一、Spark 基础1. 激动人心的 Spark 发展史大数据、人工智能( Artificial Intelligence )像当年的石油、电力一样， 正以前所未
# Python数据挖掘技术课程设计
数据挖掘技术是一门应用广泛且备受热捧的技术领域，它利用各种算法和工具从大规模数据中提取有用信息和模式。而Python作为一种简洁、高效的编程语言，被广泛应用于数据挖掘领域。在这篇文章中，我们将介绍Python数据挖掘技术课程设计的内容，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和学习这一领域。
## 课程设计内容
Python数据挖掘技术课程设计包括以下内容
原创
2024-06-24 03:34:38
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近日星巴克与微信推出的社交礼品功能“用星说”，可以说刷遍了朋友圈。无论你爱不爱喝咖啡，星巴克似乎都成为了一种文化象征。上班族青睐，小清新喜欢，基本上大家看到绿色的人鱼标志就能马上认出它来。虽然一直也有喝咖啡的习惯，但至今不知道星巴克菜单版上列的【摩卡】、【拿铁】、【美式】、【卡布奇诺】等等有什么区别。直到看到下列图，才很直观的了解到每个咖啡类别的区别是什么。类似上图示，针对内容复制，难以形象表达的
