1. 背景推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task（比如：一个job的某个task进度只有10%，而其他所有task已经运行完毕），则这些task拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况发生，Hadoop会为该task启动备
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2024-01-02 16:08:15
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用户自定义函数SparkSQL自带的函数并不能完全满足实际开发中的需求，为了解决这样一个问题，在SparkSQL中用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。1. UDFUDF是sparkSQL中用户自定义函数，用法和sparkSQL中的内置函数类似；是saprkSQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。使用UDF自定义函数案例package com.a
下面的两个SQL是等价的，但是一个执行N小时都执行不完，一个花了一分钟。执行计划显示第一个语句是由外面的即将被更新的表驱动内层，相对于是一个NEST LOOP，cost非常大。第二个语句是内层单独执行完后，与外面的筛选结果做一个HASH JOIN, cost降低了很多.UPDATE GPCOMP1....
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2015-01-23 15:51:00
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# 用Python预测双色球：新手指南
预测双色球可能是一个充满挑战的任务，但通过合理的步骤和简单的代码，我们能够逐步实现这个目标。本文将为刚入行的小白们提供一个系统的流程，并通过实例代码详细说明每一步的操作。
## 整体流程
下面是一个预测双色球的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|-
原创
2024-10-15 04:07:16
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1. 同花顺收费版之走势预测2014年后半年开始，国内 A 股市场可谓是热火朝天啊，路上的人谈的都是股票。小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫
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2023-10-19 21:40:46
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Spark 案例实操
在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，咱们必须先将数据准备好。上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下：数据文件中每行数据采用下划线分隔数据每
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2023-08-31 17:39:53
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该代码的作用是在表ICON中拉取所有数据形成报表，并且进行分页的操作。
代码如下：
REPORT z_myreport NO STANDARD PAGE HEADING.
DATA:pageline TYPE i VALUE 10,
icontab TYPE STANDARD TAB
原创
2011-08-23 19:26:05
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# 学习如何实现Spark示例
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于数据处理与分析。作为一名刚入行的小白，理解Spark的基础知识和简单示例是进军这一领域的重要一步。本文将指导您了解如何实现一个简单的Spark例子，并通过一个实例帮助您更好地理解其工作流程。
## 实现Spark示例的流程
我们将通过以下步骤来实现Spark示例：
| 步骤 | 描述
# Spark 例子：大规模数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。它具备快速、通用、易于使用等优点，成为数据科学家和工程师的首选工具。本文将通过一个简单的 Spark 示例来展示其基本使用方法和优势。
## Spark 的基本组件
在使用 Spark 之前，我们需要了解几个关键概念：
1. **RDD (弹性数据集)**：Spa
原创
2024-08-31 05:39:14
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# 机器学习回归预测的精度用什么来表示？
在机器学习领域，回归分析是一个常见的任务，它旨在通过已有数据预测连续型变量。在预测的过程中，我们需要一个有效的指标来衡量模型的预测精度。本文将探讨几种常用的回归精度度量方法，并通过代码实例加以演示。
## 1. 常见的回归精度度量方法
回归预测的准确性通常可以通过以下几种指标来表示：
- **均方误差 (MSE)**: 预测值和真实值之间的差的平方
为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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# Spark 预测：大数据分析的利器
Apache Spark 是一个快速通用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理和分析中。它不仅擅长处理大规模的数据，还能够提供高水平的预测分析功能。在本文中，我们将探讨如何使用 Spark 进行预测，并提供相应的代码示例，帮助你了解其基本概念和应用。
## Spark 预测的基本概念
在数据科学中，预测分析是指使用历史数据来预测未来的趋势和结果。在 Sp
Oracle的SQLLDR是用来将文本文件中的记录装载到数据库中的工具, 其并行(Parallel),直接(Direct)的装载模式是目前所知最快的方式. 不过用于指定文本格式的控制文件有点难于写, 我在写时也经常需要查阅文档. 为了方便我还是在这儿写一个例子吧, 下面是样表的结构: S...
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2009-05-31 14:17:00
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版本及配置说明shell模式下wordcount示例第一个spark实验scala 31 示例1WordCount结果打印在运行界面 32 示例2WordCount结果保存到文件 1. 版本及配置说明spark+hadoop环境自行安装，可参考本实验坏境。spark系列从这里开始吧！1 注意spark和scala的版本匹配。2 本实验环境：spark version 2.1.2-SNAPSHOT
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2024-01-17 09:24:07
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一、Spark Streaming的介绍 Spark Streaming是Spark 核心API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。 数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字的许多来源中获取，并且可以使用由高级功能（如map，reduce，join和window）表达的复杂算法进行处理。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时仪表板。 事
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2024-02-19 10:08:06
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一、使用Java语言开发sparkstreaming完成WordCountpackage Test;import org.apache.s
原创
2022-11-02 14:52:49
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了解spark的基本运行，在window下面的应用。了解本地运行一个spark程序的过程。
原创
2023-01-31 09:29:18
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# Spark优化例子
## 简介
Spark是一个流行的大数据处理框架，可以在分布式计算环境下高效地处理大规模数据集。在使用Spark时，我们常常需要优化代码性能，以提高数据处理效率。本文将介绍一些常见的Spark优化技巧，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark中一个重要的概念，它决定了数据在集群中的分布方式。合理地进行数据分区可以加速数据的处理过程。
Sp
原创
2023-08-13 07:39:31
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一、统计指定索引的每个值有多少个：var textFile = sc.textFile("/xxxx_orgn/p1_day=20170609/*.txt");var pairRdd=textFile.filter(x=>x.split("\\|",-1).length>68).map{x=>val data=x.split("\\|",-1)(67); (data,1)}var
原创
2017-06-08 21:52:25
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"""
Pipeline Example.
"""
# $example on$
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
# $example
原创
2023-05-31 11:00:23
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