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# 在Apache Spark中实现计算精度的指南
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，在数据处理过程中，计算精度是一个重要的考虑因素。对于初学者而言，理解如何在Spark中实现计算精度可能会显得有些复杂。本文将为您详细介绍实现计算精度的整个流程，提供相关代码示例，并为您解释每一步的含义。
## 流程概览
以下是实现Spark计算精度的基本流程，随后我们将逐步详细介绍每一部分
原创
2024-09-17 03:49:13
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Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。num-executors：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个
# Spark除法精度
## 介绍
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算能力。在Spark中，除法操作是非常常见的，但是在进行除法运算时需要注意精度问题。本文将介绍Spark除法精度的问题，并提供一些解决方案。
## 问题
在Spark中，除法操作可能导致精度丢失。这是因为Spark默认将数值类型推断为`Double`，而`Double`类型的精度是有限的。当进行除
原创
2023-11-18 08:19:04
234阅读
# Spark 中的 Decimal 精度处理
在大数据处理中，精度管理是一个值得关注的重要话题。Apache Spark，作为一种广泛使用的大数据处理框架，对Decimal数据类型提供了良好的支持。虽然Decimal类型在数值计算中具有更高的精度，但在使用过程中，我们也需要明确其精度和范围的限制。
## Decimal的基本概念
Decimal是一种精确的数值数据类型，用于表示需要高精度的
原创
2024-10-25 06:27:09
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# Spark 相乘精度：了解大数据计算中的精度问题
在大数据处理和分析的世界中，Apache Spark 是一个流行的计算框架，广泛用于数据处理和分析。尽管 Spark 提供了强大的分布式计算能力，但在进行数值运算时，尤其是在浮点数运算中，精度问题常常会影响最终结果。本文将深入探讨 Spark 中的相乘精度问题，并提供示例代码和可视化工具帮助理解。
## 浮点数表示与精度问题
计算机中的浮
# Spark 设置精度的指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark 提供了多种数据处理功能，其中之一就是精度设置。精度设置不仅影响数值计算的准确性，同时也影响到性能及内存占用等因素。本文将介绍如何在 Spark 中设置精度，并提供相关代码示例，帮助您更有效地使用 Spark 进行数据处理。
## 精度的重要性
在大数据处理中，精度涉及
原创
2024-09-12 04:21:23
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一.SparkStreaming简介 SparkStreaming是核心Spark API的扩展，可以实现实时【准实时】数据流的可伸缩、高吞吐及容错处理。数据可以从像Kafka、Flume、HDFS/S3、Twitter或TCP套接字等许多来源获取。并且可以使用高级的算子例如，map,reduce,join和window等。最后，可以将处理后的数据推送到文件系统，数据库和实时仪表盘。实际上，它还可
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2023-10-11 21:36:19
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目录1 多语言开发-说明2 Java-Spark-掌握2.1 SparkCore2.2 SparkStreaming2.3 SparkSQL2.4 StructuredStreaming2.5 线性回归算法-房价预测案例2.5.1 需求代码实现3 PySpark-了解3.1 SparkCore3.2 SparkStreaming3.3 SparkSQL3.4 StructuredStreaming
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2024-05-16 13:15:01
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一、测试原理概述 相机标定后即可建立图像坐标与物理坐标的关系。测试时系统控制平台进行多种方式的运动，视觉系统记录平台每次运动前后Mark点的坐标及角度，并以此来计算平台实际的运动量和运动偏差。 系统使用原点标定板进行标定，先用BLOB工具对圆点进行筛选和定位，然后以图像最中心的圆点为物理坐标原点，根据标定板的点间距计算每个圆
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2023-10-11 22:57:53
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# Spark 除法丢精度的实现
作为一名新手开发者，你可能会在使用 Spark 进行数据处理时遇到一些挑战，其中之一就是进行除法运算时如何丢弃精度。在这篇文章中，我将带你一步步实现这个功能。我们将通过一个简单的例子来演示如何在 Spark 中进行除法并丢弃精度。
## 处理流程
以下是实现“Spark 除法丢精度”的整体流程：
| 序号 | 步骤
原创
2024-10-10 05:54:02
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# Spark Decimal精度修改详解
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理引擎，特别适用于大规模数据处理和机器学习应用。在数据处理过程中，我们经常会遇到数字精度的问题，特别是在处理小数时。Spark 的 Decimal 类型是用来表示高精度的十进制数，能够有效应对这类问题。本文将探讨如何在 Spark 中修改 Decimal 的精度，并通过代码示例、流程图和序列图
原创
2024-10-20 04:12:16
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在原有架构中，我们以最简单的方式引入 Kyuubi，为客户提供了另一种查询引擎的可能，但是这样的引入很明显存在其短板：1. JDBC 链路太长用户从发起的 JDBC 连接到最终开始执行 SQL，中间需要分别经过 UniSQL 和 Kyuubi 服务。多个连接池的管理提升了总体的连接管理复杂度，在报错时更是不易分析查找。有赖于 Kyuubi 和 UniSQL 的稳定，在实际使用中暂未发现因多个连接池
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2024-10-10 08:38:18
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# Spark 整数相减精度问题的探讨
在大数据处理领域，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于各种数据分析中。在许多情况下，我们会遇到整数相减时精度的问题。本文将探讨这个问题，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 1. 整数相减的概念
整数相减是最基本的数学运算之一。在计算机中，整数通常以二进制的形式存储。在Spark中，整数相减通常是在RDD（弹性分
# Spark中相乘精度丢失的探讨与解决
在数据分析与计算中，涉及到大量浮点数的运算时，可能会出现精度丢失的问题。这种情况在开发中尤其需要引起重视，特别是在使用Apache Spark等大数据处理框架进行计算时。本文将深入探讨Spark中相乘精度丢失的现象，并提供代码示例和解决方案。
## 什么是精度丢失？
浮点数的表示方式是计算机内部使用一种近似值来表示实数的，这种方法无法准确地表示所有的
原创
2024-10-05 04:32:40
69阅读
解决一个价格转换显示的bug
double a=Double.parseDouble(3.80);
long price=new Double(a*100).longValue();
结果是3.799999999.......
大部分程序员都知道浮点类型不能用来做精确表示和运算，对根本原因能随口说来的可能并不多，借着这次机会，把涉及到计算机原理的知识点
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2024-09-13 20:30:31
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# 提高Spark计算精度的项目方案
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，数据的精度往往会受到多种因素的影响，例如数据类型的选择、计算模型的设计以及操作的实现方式。当我们面临“Spark计算出的精度太低”的问题时，我们需要采取相应的措施来提高计算的准确性。本文将提供一个解决方案，并通过代码示例加以说明。
## 1. 原因分析
在深入解决方案之前，我们首先需要识别可能导致精度
JavaScript浮点数运算时经常出现精度异常问题，比如：0.1+0.2 !=0.3当计算机计算 0.1+0.2 的时候，实际上计算的是这两个数字在计算机里所存储的二进制，0.1 和 0.2 在转换为二进制表示的时候会出现位数无限循环的情况。js 中是以 64 位双精度格式来存储数字的，只有 53&nbs
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2023-10-16 13:35:08
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首先如果要进行计算相关的操作的话大多数人都会第一时间想到使用double或float作为计算的变量类型，然而这是禁忌因为使用这两种进行加减乘除会丢失数据的精度，如果你是从事金融相关的行业的话那么请你一定要记住不管是任何数据的计算都要使用BigDecimal作为变量类型因为这样不会丢失数据精度，那我们现在开始操作吧。//初始化数据
double a=0.01;
double b=0.03;
doub
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2024-02-08 06:19:10
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文章目录前言一、转换精度二、重要参数1.线性误差（INL）和差分线性误差（DNL）2.失调误差和增益误差三、转换校正总结 前言本文对模数转换芯片的精度进行简要介绍，帮助大家正确选型，并介绍了一个基本的ADC转换结果校正方法。专业术语在不同厂家的芯片使用手册中可能不相同，若要详细了解还需要阅读产品手册~一、转换精度【重要参数】 FS：满量程值。 LSB：最低有效位，即ADC输出的二进制码最低位0…
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2023-12-14 00:56:53
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