- 深入探索Spark MLlib:大数据时代的机器学习利器
concisedistinct
人工智能mllibspark-mlSparkMLlib大数据机器学习
随着大数据技术的迅猛发展,机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器,其内置的机器学习库MLlib(MachineLearningLibrary)提供了一套高效、易用的工具,用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib,介绍其核心功能和应用场景,并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib?S
- Spark Streaming 容错机制详解
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SparkStreaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理(micro-batch)的方式将实时流数据进行分片处理,每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。为了保证数据的准确性和系统的可靠性,SparkStreaming实现了多种容错机制,包括数据恢复、任务失败重试、元数据恢复等。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解释SparkStreaming是如何
- Spark提交任务
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1、Spark提交任务到Yarn1.1、DwKuduAppspark-submit--classcom.io.etl.dwkudu.DwKuduApp\--files/etl/etl-dwkudu/conf/doris.property,/etl/etl-dwkudu/conf/redis.property,/etl/etl-dwkudu/conf/log4j.property\--mastery
- 如何使用GraphX在Spark中进行图计算
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GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架,它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用GraphX在Spark中进行图计算的基本步骤:1.环境准备首先,确保你已经安装了ApacheSpark,并且你的Spark版本支持GraphX。GraphX是Spark的一个组件,因此通常与Spark一起安装。2.导入GraphX库在你的Spark应用程序中,你需要导入Gr
- 在Spark中如何配置Executor内存以优化性能
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在Spark中,配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议:一、Executor内存配置参数在Spark中,Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行:--executor-memory或spark.executor.memory:指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量,
- 什么容错性以及Spark Streaming如何保证容错性
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一、容错性的定义容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时,能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中,这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。二、SparkStreaming保证容错性的方法SparkStreaming为了保证数据的准确性和系统的可靠性,实现了多种容错机制,主要包括以下几个方面:元数据的容错性:Spar
- 一次vue2项目打包构建优化过程
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记一次vue2项目构建优化过程。项目基本情况项目是一个vue2+webpack4的管理平台,接下来看一下项目的打包耗时情况和产物依赖情况耗时情况首先使用SpeedMeasurePlugin来看一下项目的构建过程中各个阶段的耗时情况。ini复制代码constSpeedMeasurePlugin=require("speed-measure-webpack-plugin");constsmp=newS
- 【Rust中级教程】2.9. API设计原则之显然性(obvious) :文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型
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喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(加关注即可阅读全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解,并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统,我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求:1.清楚的记录清楚的记
- Spark集群架构
情深不仅李义山
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文章目录Spark架构Spark执行任务流程Spark运行环境SparkonYARNSparkStandaloneSpark架构Spark可以运行在YARN上也可以运行Mesos上,无论运行在哪个集群管理架构上,Spark都是以主从架构运行程序。主节点会运行Driver进程,该进程会调用Spark程序的main方法,启动SparkContext;Executor就是从节点的进程,该进程负责执行Dr
- 四、spark集群架构
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spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html集群架构我们先看这张图这张图把spark架构拆分成了两块内容:1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块;2)spark集群:即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是
- Spark集群架构介绍
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Spark之YARN介绍一、导语二、Spark及其特性三、Spark架构总览一、导语ApacheSpark(后续简称为Spark)是一款正在点燃大数据世界的开源集群计算框架。据SparkCertifiedExperts显示,在内存中运行时,Sparks性能要比Hadoop快一百倍,在磁盘上运行,Sparks比Hadoop快达十倍。在本篇博客中,我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S
- Spark Standalone集群架构
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- Spark----Spark 在不同集群中的架构
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Spark注重建立良好的生态系统,它不仅支持多种外部文件存储系统,提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行;当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式。Spark的各种运行模式虽然在启动方式、运行位置、调
- spark1.x和spark2.x的区别
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spark2.x版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,1Spark2ApacheSpark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍2ml做了很大的改进,支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3spark2org.apache.spark.sql加了Spark
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
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Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- 基于docker-compose安装spark 1+3及Spark On Yarn模式集群
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基于docker-compose安装spark1+3及SparkOnYarn模式集群1、`docker-compose.yml`:2、`spark.env`:此处的样例是参考别人的,之后自己整合一套可以使用的1+3模式的集群。spark镜像可以自行在dockerhub选择自己想要的进行替换即可。备注:此处未开启日志功能,在WEB界面上面找不到log的,如需开启,可自行添加参数或自己进入容器手动修改
- spark vi基本使用
Freedom℡
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打开文件与创建文件是Linux的内置命令,以命令的方式来运行。命令格式:vi/路径/文件名注意以下两种情况:1.如果这个文件不存在,此时就是新建文件,编辑器的左下角会提示:newfile2.如果文件已存在,此时就打开这个文件,进入命令模式。把文本内容添加到一个全新的文件的快捷方式:echo1>>1.txt三种模式vi编辑器有三种工作模式,分别为:命令模式,输入模式,底线模式。命令模式:所敲按键编辑
- Spark(1)
Freedom℡
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阶段性:一、单机时代特点:1.硬件资源有限:单机系统的计算能力、存储容量和内存空间都受限于单台计算机的硬件配置。例如早期的个人电脑,通常只有几百兆的内存和几GB的硬盘空间。2.数据处理能力有限:主要处理本地产生的小规模数据,数据量一般在MB级别到GB级别之间。如单机版的财务软件,只处理一个小型企业内部的少量财务数据。3.应用场景简单:主要用于个人办公、简单的游戏娱乐或小型企业的基本业务处理,如文字
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
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软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
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反思昨晚去北京大望路阿里面试,产生了严重的挫败感,羞愧难当.比不得从大学就有目标有理想,一直在为目标努力学习技术的同学,在大学唯一能拿得出手的就是参加了电子设计大赛,学了点嵌入式的知识.毕业后开始做android,说得好听点叫做项目,实际上就是搬代码,真正记到脑子里的有多少呢?从百度Google搬到自己的代码里,同一个问题要遇到好几次才能记住,很多问题搬完了还不知道为什么这么做.ReactNati
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前记(可跳过这段来自本up的罗里吧嗦。。。)在做上一个项目的时候,需要用到本地数据库,以前做公司项目用的是轻量级数据库Realm,做自己小项目用的是greenDAO,大学学的是SQLserver,但是在flutter中,相关插件用的数据库是SQLite(sqflite插件),但本人还没接触过SQLite,问了后台同事,他们用的也是SQLite,说大同小异,我就想着仅凭大学记忆,快速过一遍SQLit
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本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
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- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
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想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
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- Linux下Mysql源码安装
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1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
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- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
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32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
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→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
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1. 在mongo官网下载mongodb
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- 数据字典和动态视图
百合不是茶
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数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
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- 多线程编程一般规则
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如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
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- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
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一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
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以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
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- cookie状态判断引发的查找问题
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先说一下我们的业务背景:
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一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
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- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
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我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
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- 判断一个数是质数的几种方法
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质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
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今天我们服务器组遇到个问题:
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