ArcGIS矢量转栅格操作指南

ArcGIS 里的矢量转栅格功能，算是 GIS 里出镜率比较高的操作了。是在需要和其他栅格图层叠加时，矢量数据总得先转一下。这个功能就藏在ArcToolbox的转换工具里，路径不算深，几步就能搞定。 操作也挺直观的，选好你的矢量图层，指定个值字段（比如高程、人口密度这些数值类型的字段），再设个输出路径，像元大小根据你的精度需求来调，点个“确定”就能跑起来。嗯，效率还不错。 我比较建议你用面转栅格，它更专注面状要素，不容易出错。像元大小建议控制在 30 米左右，既不会太模糊，又不至于太耗资源。，要看你具体的需求。 要注意的是：字段选错了，结果就不对；像元设得太大，图像就糊；设太小，电脑得跑半天。

spark 0 2025-06-16

ADALM-PLUTO卸载讲义3.0

卸载操作的 ADALM-PLUTO 讲义_ver3.0，是那种实用性比较强的资源，适合你在做系统清理或升级时用得上。卸载 Porter 部件的流程讲得蛮清楚，从前提条件到每一步指令，挺适合不想踩坑的你。像使用 PuTTY 连主节点啊，还有怎么切到${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/pack目录、执行./unregister_pack.sh命令这些，操作都不复杂。OMS 重启那段要注意，FusionInsight Manager 会暂时不可用，别在这时候操作其他敏感任务，省得折腾。讲义也比较适合那些正在做FusionInsight平台维护的朋友，对 ADALM 和

spark 0 2025-06-16

Hadoop+Spark节点显示异常排查指南

Hadoop 和 Spark 节点突然不显示？别急，遇到这种情况还挺常见的，尤其是在搞分布式集群的时候。资源连不上、版本不兼容、配置文件少写一行，都是罪魁祸首。这里有一篇文章，手把手教你排查和，写得还蛮清楚的，不是那种看完还是一头雾水的类型。 像spark-defaults.conf和slaves文件，多人第一次配的时候容易漏，要是节点跑不起来，先去那俩地方看看写没写对。还有网络防火墙那块，别忘了检查端口是不是被拦了。 你如果是用的Hadoop 3.2配Spark 3.x，建议也顺手看看这几个相关资源，都是我自己用过觉得还不错的： Spark 3.0.1 for Hadoop 3.2 —

spark 0 2025-06-16

点云浏览器可视化测量工具

点云图的浏览操作，放大、缩小、旋转，切换高层颜色啥的，全都有。还支持简单测量，像量下直线距离、交叉点那类操作，挺方便的。 点云数据的展示做得比较流畅，鼠标拖动响应也快。你可以直接拖拽旋转视角，看不同角度的细节。需要测量时，选中两点就能看结果，操作逻辑还挺清晰。 比如说你在做三维重建或者建筑扫描的数据可视化，这工具就能派上用场。尤其是配合其他点云算法，效果更好。点的颜色还能按高度变化，观察结构层次挺直观的。 如果你之前研究过类似的算法，像点云骨架提取、Matlab 三维匹配这些，你会发现这浏览器挺适合做后期的验证展示。 要注意的一点是，测量功能偏基础，像是长度和交叉点这种，不是太复杂。如果你需求

spark 0 2025-06-16

Hive 1.2.2+HBase 1.2.6集成方案

Hive 和 HBase 的组合方案蛮实用的，适合搞大数据又想兼顾实时查询的场景。这个压缩包里准备好了Apache Hive 1.2.2和HBase 1.2.6，环境配置、集成方法、数据导入导出都讲得比较清楚，整体流程顺，你照着做基本能跑起来。Hive 的 SQL 友好性加上 HBase 的高并发性能，组合起来还挺香的。比如你有离线跑的报表，又有实时看的监控数据，两个系统一整合，省心多了。安装那块，配置HIVE_HOME、HBASE_HOME这些环境变量是必不可少的，别漏了。尤其metastore部分，建议用 MySQL，稳定些。集成的时候主要是 Hive 的HBase Storage Han

spark 0 2025-06-16

SC第一级分解数据流设计方法（另一种画法）

第一级分解后的 SC 的另一种画法，用的是一种比较清爽的**数据流设计方法**，挺适合想搞清楚中心加工分支逻辑的人看。结构上看着不复杂，但信息量不小，从传入、加工、再到传出，每一步都标得挺清楚。分支模块划分得还不错，像MA1、MA2、ME1这些，功能分得挺细的，数据怎么流、怎么转也都有线索。你要是正好在整理系统流程图，尤其是那种带多路分支的，这图可以参考一下。这种方式适合用在**大型信息系统**的数据逻辑拆分上，跟Kafka、Flink、Spark-Streaming这些流技术一搭，能更容易理清整个链路。需要提醒的是，初学者别直接照画，理解结构才是重点。如果你正研究**实时数据流架构**或者准

spark 0 2025-06-16

SparkSQL内核剖析执行计划与优化器分析

Sparksql 的内核剖析内容，讲得蛮细的，适合你想搞懂底层执行逻辑的时候翻一翻。优化器、执行计划这块讲得挺清楚，不是那种空谈架构的风格，而是结合了具体的执行细节。像Catalyst的流程、执行计划生成的逻辑，写得还蛮实在的。 优化器部分看着挺过瘾，从Unresolved Logical Plan一路讲到Physical Plan，能让你搞清楚中间每一步都发生了什么。你如果写 UDF，或者调优卡壳的时候，就会知道这些细节到底值不值得深挖。 我还顺手找了几篇挺搭的文章，和这份内容结合着看，效果更好： 优化器和执行计划（偏 Spark） Oracle 优化器选择与执行计划（Oracle

spark 0 2025-06-16

Apache Spark 1.0源码剖析

Spark 源码的深入解读书挺多的，但这本《Apache Spark 源码剖析.pdf 最新版》算是我看过比较顺的那种。逻辑清楚，篇幅也控制得不错，不会看一半就晕。你如果想搞清楚Spark底层是怎么运转的，是调度、内存管理那块，拿它来入门源码还挺合适。 基于 Spark 1.0 版本的源码写的，虽然不是最新版，但对理解核心机制来说够用了。现在大版本变动也没以前频繁，架构上还是有参考价值的。重点是它不绕弯，直接带你看源码，不是那种上来就给你灌一堆理论的书。 里面比如讲到RDD 的执行过程，就会配上关键代码，像compute()、getPartitions()这些方法都点到位了。你一边读一边跟源码

spark 0 2025-06-16

SeaTunnel 1.5.7数据集成框架

轻量高效的数据工具，Seatunnel-1.5.7 算是我最近蛮喜欢的一个版本。灵活、模块化，配置也不复杂，挺适合做多源异构的数据清洗和。 Seatunnel 的核心逻辑其实就是搭建一条“数据流动的高速路”，前面连上数据源，比如 Kafka 或 MySQL，后面接 HDFS、ES 或 HBase，中间插点转换、清洗、过滤啥的，流程就跑起来了，效率还挺高。 1.5.7 的更新也蛮有料的，系统稳定性提升，跑大数据量任务不容易挂。新插件的支持也实用，比如一些新数据库或消息队列直接打通了，省了不少接入工作。 配置这块也更人性化了，config.conf结构清晰了不少，文档也写得更靠谱。嗯，对于初学者友

spark 0 2025-06-16

Apache Spark学习笔记

基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。 RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。 常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coales

spark 0 2025-06-16