Kylin系列-入门ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，以支持超大规模数据。

  RDD（ResilientDistributedDataset）叫做弹性分布式数据集，它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。

开发介绍1.1开发环境二、系统介绍2.1图片展示三、部分代码设计3.1.部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark

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(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否

项目中使用到的类库：spark-md5、axios、element-ui；npminstallspark-md5--Snpminstallaxios--S页面上传示例文件上传任务数：{{taskQueueRunningNum

RDD编程初级实践1、需求描述2、环境介绍3、数据来源描述4、数据上传及上传结果查看5、数据处理过程描述1.pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题6

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[CLIP-VIT-L+Qwen]多模态大模型源码阅读-trainer篇前情提要源码阅读导包逐行解读compute_loss方法（重构）整体含义逐行解读save_model函数（重构）整体含义逐行解读create_optimizer

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1、reduce（1）原理通过f函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的（2）源码defreduce(f:(T,T)=>T):T=withScope{valcleanF=sc.clean(f)valreducePartition:Iterator[T]=>Option[T]=iter=>{if(iter.hasNext){Some(iter.reduceLeft(cleanF))

1.概述当初决定分享内涵段子的这个项目我有些担心，担心很多东西心里虽然有了轮廓和细节。但是如果涉及到的东西比较多，那么就有可能没办法去讲太多的细节，况且某些哥们还不会C和C++，所以如果的确觉得IPC这方面比较难可以多去找找这方面的文章看看。这里我们就从三个方面去讲解：1.1：进程间通信的一个小事例；1.2：应用层的具体流程分析；1.3：google源码层的具体走向；所有分享大纲：2017Andr

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一、数据中台关键技术汇总语言框架：Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集：Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储：HadoopHDFS离线批处理计算：MapReduce、Spark

要导入大量数据，Hbase的BulkLoad是必不可少的，在导入历史数据的时候，我们一般会选择使用BulkLoad方式，我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。

，属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说，这些实例规格等性能更强，适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark

上午摸鱼为主，顺便把同事拉进群里让他去沟通spark权限的事。截至中午似乎大概是解决了？

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多模态学习笔记-语言模型篇（2）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:vlm-learning吐槽今天的源码看的欲仙欲死，NTK(neuraltangentkernel),rotary_position_embedding这些在之前的学习中完全闻所未闻，导致看的时候一脸懵逼，只能说不愧是Qwen大模型，各种sota的技术都用上了。就是看的有点费劲TAT~学习

多模态大模型源码阅读-语言模型篇（1）吐槽今日心得MQwen.py吐槽想要做一个以Qwen-7B-Insturct为languagedecoder,以CLIP-VIT-14为visionencoder的

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AdvancedApacheSpark-SameerFarooqui(Databricks)”(https://www.youtube.com/watch?

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

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应用：Hadoop、Spark等大数据框架优势：高

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ApacheSpark：可以整合进Hadoop，取代MapReduce的框架

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HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark

ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。

A:从Spark2.1开始，你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西，它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit：作用在

大数据开发（Spark面试真题）1、什么是SparkStreaming？简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。

摘要：在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上，阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台，并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。

之前的文章（pysparklightGBM1和pysparklightGBM2）介绍了pyspark下lightGBM算法的实现，本文将重点介绍下如何保存训练好的模型，直接上代码：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer

大数据开发（Spark面试真题）1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现？

6、Spark为什么比MapReduce更快？7、详细描述一

SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面，例如MySQL、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，例如Hive。