Iceberg为包括Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive和Impala在内的计算引擎增加了表格功能，使用一种高性能的表格格式，其工作方式就像一个SQL表一样。

RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task（1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application；（2）Job：一个Action

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日常检查ETLjob时发现一段sql采用hiveonmr执行比hiveonspark要快70%，与正常的认知正好相反，所以对该sql进行了详细分析。

默认的操作代码valdf=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:postgresql://localhost:5432/testdb").option

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模

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hadoopcommon，可以从github下载zip，解包以后设置HADOOP_HOME环境变量指向它，然后在PATH里加上HADOOP_HOME\bin，特别注意，hadoopcommon的版本要和spark

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Sparkscala如何本地运行Spark任务调试太费时间啦SparkScala本地运行Spark任务调试太费时间啦ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个接口用于编程大规模分布式计算

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背景每个公司应该都有大数据的平台的吧，平台的作用就是可以在上面执行各种sparksql以及定时任务，不过一般来说，由于这些sparksql的上线不经过测试，所以可能会影响到生产的数据，这种情况下大数据平台提供一个上线前的调试功能也就非常好了

kubectlgetendpointsNAMEENDPOINTSAGEdocker-registry172.17.0.10:500019dkubernetes10.0.2.41:844319drouter10.0.2.41:1936,10.0.2.41:80,10.0.2.41:44319dsparkthrift-headless172.17.0.12

注：本文是跟着《Spark快速大数据分析》一书学习的笔记式总结，不喜勿喷。RDD(ResilientDistributedDataset)弹性分布式数据集是Spark对数据的核心抽象。

【参考以慕课网日志分析为例进入大数据Sparksql】0导读SQL：MySQL，Oracle，DB2，SQLServer在大数据平台上实现大数据计算：Hive/SparkSQL/SparkCore直接使用

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Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术，也是大数据处理的核心技术，是每个云计算大数据工程师必修课。

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2)需求描述统计出每一个省份每个广告被点击数量排行的Top33)需求分析4)功能实现整体思路代码实现packagecom.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transformimportorg.apache.spark

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一、批处理和流处理早些年，大数据处理还主要为批处理，一般按天或小时定时处理数据，代表性的框架为MapReduce、Hive、Spark等。

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参考资料：ApacheBeam架构原理及应用实践-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)在之前的文章中有介绍过，PiflowX是支持spark和flink计算引擎，其架构图如下所示：在piflow

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型，对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念：假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

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MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。也可以在modelspore上测试：

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