单元测试ppt思路详解目前的状况：1，现在很多单元测试只是利用@Test注解把代码或者整个请求接口内的business做测试2，单测的过程就很多查数据库的方法，但是没必要每次都测sql，因为sql测一遍都应该是正确的。3，单测代码启动速度、效率太低4，没有在各个环境整个工程单元测试通过5，未采用assert机制，采用system.out.println进行人工核查输出情况6，关闭了je
# 如何实现 Spark Java Example
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现“Spark Java Example”。这个过程可以分为几个步骤，从搭建环境到编写代码实现功能。
## 整体流程
下面是实现“Spark Java Example”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载并安装 Ja
原创
2024-05-31 06:13:12
17阅读
# 实现“spark ml example”教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“spark ml example”。这个过程将包括一系列步骤和代码示例，让你快速上手并理解如何在Spark中使用机器学习模块。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，以便你能够更清晰地了解这个过程。
```mermaid
journey
title 实现“sp
原创
2024-03-12 05:27:46
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注释：:VS2010是(Ctrl+E,C)，VS2012是(Ctrl+K, Ctrl+C)，实际操作，按住Ctrl键不放，先按K键，再按C键。相当于Ctrl+K加 Ctrl+C的组合键反註解:VS2010是(Ctrl+E,U)，VS2012是(Ctrl+K, Ctrl+U)
Ctrl+E,D ----格式化全部代码 &nb
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2024-10-24 22:17:39
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master的receive方法接收到RegisterApplication类型的消息，就要给application划分资源了。//Driver 端提交过来的要注册Application
case RegisterApplication(description, driver) =>
// TODO Prevent repeated registrations from
目录 前言（一）Pi Iteration总结（二）KMeansSpark 例子中的本地实现 ： KMeans的Spark 版本总结(三)逻辑回归 LR Logistic regressionLocal SparkLRSparkHdfsLRSpark LR 总结HdfsTest 前言这段时间会做一系列 Spark 的Exam
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2023-08-26 09:19:56
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Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-13 15:42:44
115阅读
I read the section Metrics on spark website. I wish to try it on the wordcount example, I can't make it work. spark/conf/metrics.properties : I run my
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2016-09-18 17:03:00
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前言 Spark的知识点很多，决定分多P来慢慢讲 ，比较关键的RDD算子其实已经写了大半，奈何内容还是太多了就不和这篇扯皮的放一起了。 老套路，我们点开官网来see see先吧 把这句话翻译一下 spark是在Hadoop基础上的改进，是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark 基于 map
目录一、Local 模式1. 解压缩文件2. 启动 Local 环境3. 命令行工具4. 退出本地模式5. 提交应用二、Standalone 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动集群4. 提交应用5. 提交参数说明6. 配置历史服务7. 配置高可用 (HA)三、Yarn 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动 HDFS 以及 YARN 集群4. 提交应用四、K8S &
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2024-03-11 17:14:12
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UserDefinedTypedAggregation.scala(用户可自定义类型)import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
object UserDefinedTypedAggregation {
case
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2023-07-05 22:28:41
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简介上一节中，介绍了图像分类任务中的两个关键部分：1. 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。2. 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的一致性，衡量某个具体参数集的质量好坏。损失函数有多种版本和不同的实现方式（例如：Softmax或SVM）。上节中，线性函数的形式是
，而SVM实现的公式是： 对于图像数据
，如果基于参数集
本章导读RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象，被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中，shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入，就必须经过shuffle，shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce，我们可以看到Spark提供多种
集成测试过程中，若采用自底向上集成需要测试员编写（B）A 桩程序 B 驱动
原创
2023-03-22 07:06:10
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Flink-pom项目的搭建以及简单的WordCount程序（Java）搭建pom写一个WordCount程序（不用lambda）写一个WordCount程序（用lambda）将程序打成jar包，放在页面上执行 搭建pom强烈建议使用官方的推荐写法，用命令行输入以下代码（也不用你敲，只用改一下你的flink版本号即可，我用的是1.9.1）mvn archetype:generate \
-Dar
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2024-09-13 19:49:50
237阅读
实验一：Spark Java API&Spark Scala API操作实验说明：1、 本次实验是第一次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2023年2月26日上午12点之前。2、
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2023-06-19 13:44:51
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以wordcount理解spark的执行过程：
1、代码以及交互界面的回应:
（RDD是spark的核心抽象，所有的计算都围绕RDD进行，生成RDD，然后可以对RDD进行各种操作，
这些操作主要有两类：
Transformation（转换）
[一个RDD进过计算生成一个新的RDD,比如接下来示例中的flatMap、map、reduceByKey]
和
A
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2024-08-06 13:08:19
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首先参考这个编译源码并导入idea然后在run configuration里取消run之前的make然后跑一个SparkPi.scala，会报一些ClassNotFound的错，这时在Examples文件夹右键–> open module settings –> 把相应的Dependencies里改成Runtime如果是SparkPi.scala，在run configuration
原创
2022-07-19 11:25:28
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文章目录需求思路ip地址转换为Long类型的两种方法ip地址转换数字地址的原理第一种方法第二种方法步骤一、在mysql创建数据库表二、开发代码 需求日常生活中，当我们打开地图时，会通过地图道路颜色获取当前交通情况，也可以通过地图上经常网购的IP地址热力图得出哪些地区网购观念更发达，还有当前疫情的情况，各个地区疫情的热力图可以直观反应出疫情的严重程度。 想要获取热力图，首先要清楚，通过点击流日志中
一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
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2023-12-06 15:59:31
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