读《Spark 第14页

Spark基础笔记之启动命令顺序

系统环境（三台虚拟机）node1192.168.32.101（主）node2192.168.32.102node3192.168.32.1031、启动hdfs、yarn、historyserver（hadoop用户启动）#启动dfs，启动后的服务名：DataNode、SecondaryNameNode、NameNodesh/export/hadoop/sbin/start-dfs.sh#启动yar

java刘先生·2025-06-01 05:56

神奇的回文素数

任意整数i，当从左向右读与从右向左读是相同的，且为素数时，则为回文素数。请问1000之内的所有回文素数有哪些？

小小桃核·2025-06-01 00:28

多模态大模型：技术原理与实战读懂ChatGPT的核心技术

本文将深入探讨多模态大模型的技术原理与实战，帮助读

AI大模型应用之禅·2025-05-31 23:49

SOS修改权限的方法

sosd.cfg--ProjectAdministratorsaregivenfullpermissionstomanagetheproject.OPEN_WORLDno;--选yes，表示任何人都可以读这个仓库

芯语新源·2025-05-31 21:34

Java中各种线程安全的 List的使用场景和区别

以下是常见的并发List类及其特点：1.CopyOnWriteArrayList适用场景：读多写少（如缓存、配置更新等）底层原理：写操作时复制整个数组，然后替换旧数组，保证读写不会冲突。

June561·2025-05-31 21:28

【SLAM自救笔记1】：苟活

亲爱的朋友们，欢迎收看年度爱恨情仇苦情大型连续剧：《SLAM请再爱我一次の我在双非读硕士》前言：书接上文，蘑菇车联的SLAM实习生面试环节只有两面，分别是技术面+HR面；由于coding表现较差（工程问题和理论问题似乎回答的还不错

沮丧的迈克尔·2025-05-31 20:53

开源小项目 - 基于无源蜂鸣器实现的音乐播放器

KingPing.·2025-05-31 20:21

Java在大数据处理中的应用：Hadoop与Spark

Java在大数据处理中的应用：Hadoop与Spark大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-05-31 19:19

机器学习西瓜书笔记——机器学习基本术语，模型性能指标【一】

基本术语由于有些术语过于基础，在此不做赘述大家可以去读西瓜书。1、分类任务：若模型的预测值是离散的，如“好瓜”，“坏瓜”，这是分类任务。

Code思铮·2025-05-31 19:45

Eureka实战：怎么配置优化以减少服务发现延迟

enable-self-preservation:false#缩短清理无效实例的间隔（默认60s）eviction-interval-timer-in-ms:3000#3秒扫描一次失效节点#关闭二级只读缓存（直接读注册表

道法自然实事求是·2025-05-31 17:05

从入门到进阶，史上最全Python精华

分享本合集的意图去年我在使用Medium平台时，只用它来读别人写的文章，也就是在消费内容，从而读了一大堆关于Python的文章。最近，我开始使用该平台的社区功能，例如去关注别的开发者。

、烟雨楼·2025-05-31 16:24

分布式CAP理论

CAP代表以下三个特性：一致性（Consistency）：所有节点在同一时间看到的数据是一致的，即所有读操作都返回最近的写操作结果。

菠萝01·2025-05-31 13:09

飞牛Nas如何实现阿里云盘、百度网盘的资料迁移！

附：读

xiaoqiangclub·2025-05-31 09:40

4.2.5 Spark SQL 分区自动推断

在本节实战中，我们学习了SparkSQL的分区自动推断功能，这是一种提升查询性能的有效手段。通过创建具有不同分区的目录结构，并在这些目录中放置JSON文件，我们模拟了一个分区表的环境。

酒城译痴无心剑·2025-05-31 08:01

大数据领域Spark的分布式计算安全防护

大数据领域Spark的分布式计算安全防护关键词：大数据、Spark、分布式计算、安全防护、数据安全摘要：本文围绕大数据领域中Spark的分布式计算安全防护展开深入探讨。

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-31 08:00

剖析AI人工智能领域Bard的智能养老服务应用

文章包含详细的技术架构解析、核心算法实现代码、数学模型说明以及实际项目案例，帮助读

AI天才研究院·2025-05-31 07:24

Spark SQL ---一般有用

SparkSQLandDataFrame1.课程目标1.1.掌握SparkSQL的原理1.2.掌握DataFrame数据结构和使用方式1.3.熟练使用SparkSQL完成计算任务2.SparkSQL2.1

okbin1991·2025-05-31 06:15

Spark快速大数据分析——读书笔记

——8.16开始整理Spark快速大数据分析推荐序：一套大数据解决方案通常包含多个组件，从存储、计算和网络硬件层，到数据处理引擎，再到利用改良的统计和计算算法、数据可视化来获得商业洞见的分析层，这其中数据处理引擎起到了十分重要的作用

BBlue-Sky·2025-05-31 03:56

每日算法 -【Swift 算法】实现回文数判断！

所谓回文数，就是从左往右读和从右往左读都一样的整数。举个例子：✅121是

不二狗·2025-05-31 02:15

Go 语言中 channel 内存模型

内存模型Go内存模型描述的是“在一个groutine中对变量进行读操作能够侦测到在其他gorountine中对改变量的写操作”的条件。

wangxiaoming·2025-05-31 00:34

InnoDB 比 MyISAM 强大得多，为什么还有人用 MyISAM

以下是为什么MyISAM仍有人使用的原因：✅1.读性能更高（在特定条件下）MyISAM使用表级锁，适合读多写少的场景（如CMS、博客、文档系统等）。

dev.null·2025-05-31 00:32

Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性？

在Redis中保证缓存与数据库的数据一致性，需结合业务场景选择以下策略：核心策略总结CacheAside（旁路缓存）模式读操作：先查缓存，未命中则查数据库并写入缓存。

篱笆院的狗·2025-05-30 22:52

Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。

飞翔的袋鼠弟·2025-05-30 22:48

spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍

在Spark的DAG调度模型中，Stage被划分为ResultStag

大数据知识搬运工·2025-05-30 19:29

使用腾讯ima打造自己的专属知识库

它主要面向学习、办公场景，以知识库为核心，是一款集读、搜、写为一体的效率工具。在知识库方面，它具有以下优势：1.便捷的知识管理：用户可以在知识库内便捷地整理、分类和检索自己的知识资源。

富足奶茶·2025-05-30 19:55

kafka实践与C++操作kafka

一、集群Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、broker（kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在Kafkacluster这一层里

源远流长jerry·2025-05-30 14:17

ISO/IEC 27001高阶架构之“组织环境

--写在前面--第一次读这个章节小木是直接跳过的，那时候觉得都是正确的废话。因为小木只是组织的一员，不需要理解组织的内外部环境。

小木话安全·2025-05-30 14:14

大数据学习（124）-spark数据倾斜

执行时间远超其他Task（通常超过平均时间10倍以上）集群资源利用率不均（部分Executor负载过高）作业执行时间主要由少数几个Task决定频繁出现GC超时或OOM错误2.诊断方法scala//通过SparkUI

viperrrrrrr·2025-05-30 11:22

Spark快速大数据分析读书笔记

1转载于:https://www.cnblogs.com/jellyj/p/9867050.html

weixin_30517001·2025-05-30 11:50

spark shuffle的分区支持动态调整，而hive不支持

根据Spark官方文档，SparkShuffle分区支持动态调整的核心原因在于其架构设计和执行模型的先进性：1.自适应查询执行（AQE）机制Spark3.0+引入的AQE特性允许在运行时动态优化执行计划

大数据知识搬运工·2025-05-30 05:11

Spark、Hadoop对比

目录Spark和Hadoop的对比总结1.架构对比HadoopSpark2.性能对比HadoopSpark3.数据处理模式HadoopSpark4.易用性HadoopSpark5.生态系统Hadoop*

大数据知识搬运工·2025-05-30 05:41

spark 2.1 Stage and ResultStage and ShuffleMapStage

Stage/***Astageisasetofparalleltasksallcomputingthesamefunctionthatneedtorunaspart*ofaSparkjob,whereallthetaskshavethesameshuffledependencies.EachDAGoftasksrun

houzhizhen·2025-05-30 05:09

spark-shell 启动以及例子

[root@cdh1hadoop]#spark-shellbash:spark-shell:commandnotfound[root@cdh1hadoop]#source/etc/profile[root

5icode.top·2025-05-30 05:09

Spark基础篇-Application、Job、Stage 和 Task

Spark基础篇单独看看Application、Job、Stage和Task在ApacheSpark中，Application、Job、Stage和Task是任务调度和执行的四个核心层级概念，它们构成从宏观到微观的完整执行流程

数据大包哥·2025-05-30 05:38

计算机内存大小rom,rom容量(ram容量和rom容量谁大)

也可以说.ROM(ReadOnlyMemory)的全名为唯读记忆体，它相当于PC机上的硬盘，用来存储和保存数据。ROM数据不能随意更新，但是在任何时候都可以读取。

宝贝西·2025-05-30 03:53

4.8.2 利用Spark SQL计算总分与平均分

在本次实战中，我们的目标是利用SparkSQL计算学生的总分与平均分。首先，我们准备了包含学生成绩的数据文件，并将其上传至HDFS。

酒城译痴无心剑·2025-05-30 02:12

MySQL MVCC 机制详解

┌─────────────────────────────────────┐│MVCC的核心思想││││对数据进行修改操作时，不会直接覆盖数据，││而是创建一个新版本，让读操作可以看到││修改前的数据

lynn.lin·2025-05-29 20:04

MySQL的MVCC机制

介绍MVCC是指多版本并发控制，MVCC是在并发访问数据库时，通过对数据进行多版本控制，避免因写锁而导致读操作的堵塞，从而很好的优化并发堵塞问题，为了用来处理读写冲突的手段和解决数据库的事务操作中的多线程并发安全问题的无锁并发控制技术

G_scsd·2025-05-29 20:01

YARN架构解析：大数据资源管理核心

支持多种计算框架：不再局限于MapReduce，可运行Spark、Flink、Tez等分布式应用。高扩展性：支持数千节点和数万并发任务的超大规模集群。

不辉放弃·2025-05-29 19:30

【mysql】-6 事务

文章目录1、事务事务的概念2、AICDAICD的特点总结3、隔离性详解面临的情况（1）脏读：（2）不可重复读：（3）幻读：（4）丢失更新：MySQL事务支持的隔离（1）未提交读(ReadUncommitted

艾伦_耶格宇·2025-05-29 15:28

mysql数据库-3（备份和恢复）

1.冷备份和还原的实现简介：冷备份定义是读、写操作均不可进行，数据库停止服务（超级简单）冷备份需求对10.0.0.13主机实现冷备操作关闭10.0.0.13主机的服务（ubuntu系统为例）10.0.0.12

运维成长记·2025-05-29 14:54

新手福利：Apache Spark入门攻略

新手福利：ApacheSpark入门攻略发表于2015-07-1018:07|5734次阅读|来源Dzone|10条评论|作者AshwiniKuntamukkala大数据开源Spark摘要：本文聚焦ApacheSpark

zstarstone·2025-05-29 12:14

使用有名管道（FIFO）实现循环通信的客户端-服务端

FIFO（First-InFirst-Out）是一种有名管道，用于不同进程间单向通信：管道本质是一个特殊文件；打开时如果只有读端或写端会阻塞，直到另一端就绪；用mkfifo()创建；与普通文件不同，read

zhuhp_·2025-05-29 12:09

spark学习-62-Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系

前面借用：https://www.iteblog.com/archives/1223.html我们都知道Spark支持在yarn上运行，但是Sparkonyarn有分为两种模式yarn-cluster和

九师兄·2025-05-29 09:50

Spark-client，Spark-yarn模式

spark的集群主要有三种运行模式standalone、yarn、mesos，其中常被使用的是standalone和yarn模式。

Xq飓风翱翔·2025-05-29 09:19

Spark基础学习笔记06：搭建Spark On YARN集群

文章目录零、本讲学习目标一、SparkOnYARN架构（一）client提交方式（二）cluster提交方式二、搭建SparkOnYARN集群（一）搭建SparkStandalone集群（二）修改Spark

酒城译痴无心剑·2025-05-29 08:48

非阻塞与多路复用的关系与区别

一、非阻塞I/O：释放进程的阻塞枷锁传统的阻塞I/O模型中，当进程发起读/写操作时，若数据未就绪，进程会被操作系

zhangzeyuaaa·2025-05-29 08:16

讯飞AI相关sdk集成springboot

星火认知大模型对话：（以spark4.0ultra为例）demo上的功能比较简陋，网络上搜到的比较残缺，很多功能缺失，我这里自己收集资料和运用编程知识做了整理，得到了自己想要的一些功能，比如持久化处理、

不会敲代码的熊mao·2025-05-29 08:15

大数据处理框架：从 Hadoop 到 Spark 的深度对比与实战

Hadoop和Spark作为两个经典的大数据处理框架，各自有着独特的优势和应用场景。深入了解它们的差异，并通过实战掌握其使用方法，对于大数据开发者和分析师至关重要。

数字魔方操控师·2025-05-29 05:51

【MySQL】第11节｜MySQL 8.0 主从复制原理分析与实战（一）

从库：通过读取主库Binlog并回放（RelayLog）实现数据同步，支持读请求分担。2.核心优势高可用性：通过多从库部署提升

泽韦德·2025-05-29 03:31

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