最新实例
BYTE·V大数据可视化平台解析-数据洞察与决策支持
大数据可视化平台是专为应对大数据场景而设计的软件解决方案，通过图形化界面展示数据和信息，帮助用户在决策支持、趋势预测和风险预警等业务领域进行数据洞察和分析。BYTE·V作为典型产品，开源基础版本支持二次开发，集成多种技术能力如机器翻译、GIS平台对接，以及广泛的数据源支持，包括数据库、文件和接口源等。平台提供丰富的行业模板、项目案例、智能数据图表和大屏设计图片，支持单机、集群、云部署等多种灵活部署模式。核心技术能力包括3D模型和GIS地图数据的立体可视化，自助式BI分析工具以及机器翻译和语音识别引擎。BYTE·V致力于构建合作与交流平台，支持技术写作和知识分享，服务于大数据项目实施和业务应用。
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2024-10-09
搭建SparkBench性能测试环境详解
SparkBench是一款专为评估Apache Spark集群性能而设计的工具。在搭建其运行环境时，用户可能面临诸如wikixmlj编译安装及SparkBench工程编译等挑战。将详细介绍解决这些问题的方法和步骤，确保您顺利完成性能测试环境的搭建。
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2024-10-09
第四章Spark与Scala集成开发环境详解
本章重点介绍了Spark与Scala的集成开发环境设置及相关操作。在Linux系统上，确保安装适当的Java环境对于Spark和Scala的运行至关重要。推荐安装OpenJDK 8，并配置为默认Java环境。Spark的安装步骤包括下载1.4.0版本并解压到/usr/local/spark目录，验证安装通过spark-shell命令。若出现版本不匹配问题，需调整spark-env.sh文件配置。对于Scala，建议使用2.11.6版本，配置环境变量后可在Eclipse Scala IDE中创建项目。确保正确选择Scala版本（例如2.10.6），并添加Spark相关jar包。编写Scala程序时注意解决可能出现的编译错误，如缺少spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar问题。
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2024-10-09
Apache Spark 3.1.2兼容Hadoop 3.2的高效大数据处理框架
Apache Spark 3.1.2是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、可扩展的框架。该版本针对Scala 2.12编译，与Hadoop 3.2兼容，充分利用Hadoop生态系统的最新功能。在Linux环境下，Spark能够优秀地运行并与其他Hadoop组件集成。Spark核心概念包括DAG调度、Resilient Distributed Datasets (RDD)、容错机制和内存计算。Spark与Hadoop 3.2的兼容性使其能够充分利用多命名空间、Erasure Coding、优化的YARN调度器和提升的HDFS容量。在Linux上部署Spark 3.1.2需要解压spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz文件，配置环境变量，并进行可选的参数设置和Hadoop环境初始化。
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2024-10-09
Python与PySpark数据分析初探
《Python与PySpark数据分析初探》是Manning Publications推出的早期访问计划（MEAP）书籍，专注于数据科学领域。本书分为三个部分：步行、慢跑和跑步。步行部分介绍PySpark的基础概念和数据操作；慢跑部分涵盖高级主题和性能优化；跑步部分挑战读者构建大规模机器学习模型。读者需要具备Python编程基础和对大数据处理的基本了解。
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2024-10-02
Hbase逻辑结构的思维导图
Hbase思维导图的逻辑结构如何构建
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2024-09-25
Spark的简要介绍-基于树莓派的智能家居
在完成Apache Spark的历史回顾后，我们现在转向其实际应用。本章介绍了Spark的基本架构和使用DataFrames与SQL进行数据处理的方法。我们还讨论了集群管理器如何协调和分配资源，以及驱动程序与执行程序之间的作用。
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2024-09-25
整理Spark基础概念
整理Spark基础知识思维导图，包括SparkCore和SparkSQL。
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2024-09-24
Scala 2.13.3 版本下载
您可以通过以下链接下载 Scala 2.13.3 版本。Scala 2.13.3 版本带来了多项改进和修复。
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2024-09-23
spark 2.4.7下载包含hadoop2.7
这个文件是包含2.4.7版本的Spark的软件包（spark 2.4.7下载包含hadoop2.7）。
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2024-09-22