sparkStreaming与storm的区别： Sparkstreaming处理数据的过程：sparkstreaming：数据是一段时间处理的，是一个微批处理，这个时间是由自己人为设定的。sparkstreaming的吞吐量高。Storm：是纯实时处理数据的，Storm擅长处理简单的汇总型业务，sparkstreaming擅长处理复杂的计算型的数据。Sparkstreaming可以通过
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2024-01-16 05:38:53
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Spark的认识（四）1、本文内容1、掌握SparkStreaming底层原理2、掌握Dstream常用操作3、掌握SparkStreaming整合flume4、掌握SparkStreaming整合kafka2、SparkStreaming概述2.1 什么是sparkStreamingSpark Streaming makes it easy to build scalable fault-tol
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2023-10-30 19:00:20
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文章目录依赖初始化StreamingContextDiscretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformations on DStreamsUpdateStateByKey OperationmapWithState算子以socket模式举例Streaming底层执行逻辑Transform Operation（重点）
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2024-01-13 16:18:33
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spark
UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。
1、Spark Streaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理
2、Spark SQL， Data frames: 结构化数据查询
3、MLLib：Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块
4、GraphX是
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2024-01-14 08:44:43
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Spark StreamingSpark Streaming 知识点超详细文档！！！可以让基础小白快速入门。有丰富的小案例，边学边练！！Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。SparkStreaming 准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架第1章 SparkStreaming概述1.1 Spark Streami
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2023-11-12 15:24:13
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Spark系列面试题Spark面试题（一）Spark面试题（二）Spark面试题（三）Spark面试题（四）Spark面试题（五）——数据倾斜调优Spark面试题（六）——Spark资源调优Spark面试题（七）——Spark程序开发调优Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优1、Spark中的HashShufle的有哪些不足？1）shuffle产生海量的小文件在磁盘上，此时会
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2024-01-12 12:06:00
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Tackling Fake News Detection by Continually Improving Social Context Representations using Graph Neural Networks基于持续增强社交上下文表示的图神经网络虚假新闻检测论文作者：Nikhil Mehta, Maria Leonor Pacheco, Dan Goldwasser 2
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2024-01-16 20:41:43
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1 2 It provides a way to initialize H2O services on
原创
2022-06-01 05:05:38
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# Sparkling 函数概述与应用
在数据科学和编程中，Sparkling 函数以其高效的数据处理能力和简便的使用方式吸引了众多开发人员的关注。本篇文章将深入探讨 Sparkling 函数的特点、应用场景，以及如何在实践中运用这一强大的工具。我们还会通过代码示例和状态图帮助更好地理解这一概念。
## 什么是 Sparkling 函数？
Sparkling 函数是指一类在 Apache S
什么是私域流量？以往流量在互联网行业中是指网站的访问量。以前用来衡量互联网流量的指标有两个，PV(Page View-页面浏览次数)和UV(Unique Visitor-独立访客数)，像我们日常听到的一些术语，“IP数”、DAU、MAU都类似于UV，都是在描述流量的指标概念。 流量是实体经济和线上运营的重要概念。对于实体店铺而言指代的是客流量，对于网络衍生的各类平台和产品而言指代的是热
在 LinkedIn，我们非常依赖离线数据分析来进行数据驱动的决策。多年来，Apache Spark 已经成为 LinkedIn 的主要计算引擎，以满足这些数据需求。凭借其独特的功能，Spark 为 LinkedIn 的许多关键业务提供支持，包括数据仓库、数据科学、AI/ML、A/B 测试和指标报告。需要大规模数据分析的用例数量也在快速增长。从 2017 年到现在，LinkedIn 的 Spark
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2023-11-01 21:02:12
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数据 和 分布式数据系统基础第一章. 可靠 可拓展 可维护的应用系统可靠性出现意外情况, 硬软件故障,人为失误, 系统应该正常运转, 虽然性能降低, 但是功能正确可拓展性随着系统规模的增长 , 系统应该合理的匹配增长比如Twitter的例子P19描述性能我们关心中位数, 百分位数比如P50代表至少一半用户查询等待时间是在这个时间之内的同样的还有99.99%这种实际上为了提高性能, 我们常常在垂直拓
1、概念在介绍spark的时候我们就介绍过他的一些架构，是基于sparkcore且可以附加各种工具的，sparkstreaming就是其中的工具之一，其概念和spark的RDDs比较类似，他是使用离散化流作为抽象表示出一个DStream的概念，这个DStream就是随时间推移而得到的数据的一个离散化序列。 如图所示，随着时间的推移，会有不同的数据产生，而DStream就会根据设定，每隔一段时间就读
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2024-01-14 19:42:12
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# 实现一个 Sparkling 规则引擎的步骤指南
作为一名经验丰富的开发者，我将引导你一步步实现一个基本的“Sparkling 规则引擎”。这个规则引擎允许用户定义规则，并在数据运行时对其进行动态评估。我们将一起来建立这个项目的基本架构。
## 流程概述
以下是将要实施的步骤概述：
| 步骤 | 描述
本书出自OReilly的《Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple》，由Matei Zaharia, Bill Chambers两位大佬所写，是2018年2月的第一版（我也不清楚有没有最新版，搜也没搜到第二版）参考本书主页介绍，着眼于Spark 2.0的改进，探索Spark结构化API的基本操作和常用功能，以及用于构建端
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2024-02-07 11:14:29
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1.1.1. Application/App：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成(因为代码中可能会调用多次Action)，如下图所示:
&
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2023-08-07 15:52:28
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在数据处理和大规模计算任务中，设定正确的串行处理方式是至关重要的。SPARKLING作为一种流行的大数据处理工具，正确设置串行处理不仅能优化资源使用，还能提高数据流的准确性与效率。
在用户的实际使用场景中，假设我们有一个大规模数据 ETL（提取、转换、加载）流程，适用于金融行业数据分析。当多个任务同时处理，可能会导数据冲突或处理瓶颈等问题，此时设置串行处理显得尤为重要。利用 LaTeX 公式可将
一、前言在文章的开始，需要先介绍下这个项目的需求。在这个小程序中，我们首先爬取了b站部分的视频信息，筛选掉罕见的标签（可以将它们当做脏数据），再利用之前写的WordCount程序得到热词，通过聚类分析得出几类较为常用的标签，定义为类别，最后通过Spark GraphX图计算和可视化软件整理数据，分析出在B站哪一类视频热度较高，并且容易出现火爆现象，以及各类别中哪个视频比较火。二、项目环境环境：Jd
本文旨在弄清楚Spark Structured Streaming EventTime下Watermark生成与Window触发相关问题。窗口起止时间。水印的生成。对迟到数据的处理。窗口销毁的时机。Watermark与Update/Complete输出模式之间的关系。测试数据// 造的测试数据，如下:
// eventTime: 北京时间
{"eventTime": "2016-01-01 10
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2023-06-11 15:28:47
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sparkling-water是将spark和h2o集成与一体的工具，主要思想是利用h2o进行数据挖掘，而利用进行数据处理和一部分计算，具体架构如下： 我们可以从图中看到，spark对源数据做了处理，然后交给h2o进行建模，在预测阶段也作为了计算引擎， sparkling-water的牛逼之处在于使用了和spark的一样的数据结构，这样在数据处
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2023-07-21 11:09:59
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