最新实例
免费获取学习用的Apache Spark 3.1.1
Apache Spark 3.1.1-bin-hadoop3.2是一款免费开源的分布式计算系统,基于Hadoop生态系统,提供高效的数据处理和分析能力。适用于机器学习、数据挖掘和数据仓库等多种大数据应用领域。主要组件包括:Spark Core,负责任务调度和内存管理;Spark SQL,支持SQL查询和结构化数据处理;Spark Streaming,处理实时数据流;MLlib,提供机器学习功能;GraphX,用于图数据分析。适合大数据工程师和数据科学家使用。
使用simhash算法进行Excel文本相似度检测
利用simhash算法分析Excel中不同行的文本,并生成相似度矩阵。
Apache Spark演讲PPTRDD与生态系统综述
这份演讲PPT介绍了Apache Spark,内容全部为英文,制作于2020年。讨论了Spark的最新进展,RDD及其生态系统。
实时处理技术综述
将分析实时处理技术在不同章节中的应用,涵盖了课程介绍、实时流处理初步认识、Flume分布式日志收集框架、Kafka分布式发布订阅消息系统等内容,同时探讨了Spark Streaming的入门、核心概念与编程、进阶与案例实战,以及其与Flume和Kafka的整合。
Scala构建工具下载
公司提供的Scala构建工具,专为方便内部使用而设计。
深入解析Spark技术内幕.zip
《深入解析Spark技术内幕》是一本专注于Apache Spark高效大数据处理框架的专业著作。Spark作为当前大数据领域的重要工具,以其快速、通用和可扩展的特性广受关注。本书帮助读者深入理解Spark的核心概念,掌握其操作技巧,并详细探讨其内部工作原理。书中不仅介绍了如何搭建Spark环境,还详述了RDD的创建、转换与行动操作,以及Spark SQL、Spark Streaming和MLlib的应用。
基于SOC FPGA的多重循环控制开发指南
介绍多重循环控制的基本概念:将一个循环嵌套在另一个循环内,形成多层次循环结构。建议最多使用两层嵌套,以确保程序执行效率。嵌套循环中,内层循环的条件为false时,跳出内层循环,外层循环继续执行。举例说明如何利用多重循环实现复杂的数据处理和统计任务,如班级成绩的平均分计算和及格人数统计。
智能教育的未来展望
随着科技的飞速发展,人工智能在教育领域的应用正日益深入。这一技术革新正在逐步改变教育方式和学习体验,为学生和教育者带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据分析的50万条数据探索与应用
大数据分析课程使用的Spark数据包括50万条用户访问数据,以及500万和5000万条数据。
Spark大数据处理框架的快速分析
Spark作为一个强大的开源大数据处理框架,不仅定义了大数据时代的新标准,而且支持多种计算工作负载,包括批处理、流处理、机器学习和图计算。本书详细探讨了Spark的设计理念、架构和使用方法,提供了丰富的实战案例和多语言API(如Java和Python)。读者可以通过阅读本书快速掌握Spark的基本操作和高级应用。