Apache Spark学习手册

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性著称。Spark学习手册的目的是帮助用户深入理解Spark的核心概念、工作原理以及在实际项目中应用Spark进行数据处理的方法。以下是每个文件内容的详细解读： 1. 01Spark生态和安装部署.pdf Spark生态系统包括多个组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理）。件介绍了在各种环境（例如本地、Hadoop YARN、Mesos或Standalone集群）中安装和配置Spark的方法，还包括配置参数调整

spark 5 2024-10-13

地理坐标批量查询工具

地理坐标批量查询工具是一款为IT专业人士和地理爱好者设计的应用，高效查询大量经纬度坐标对应的位置信息。这一工具广泛应用于地理信息系统（GIS）领域，包括地图数据处理、导航系统开发、遥感图像分析和地理数据分析等场景。它支持用户一次性输入多个经纬度坐标，并返回相应的地理位置、海拔高度和时区等信息。此外，工具版本号为v6.12，每个新版本通常包含性能优化、新功能和错误修复，以提升用户体验。它集成了多种地图服务商的API，如Google Maps和高德地图，用户可根据需要导出查询结果为CSV、Excel或JSON等常见数据格式，便于进一步处理和分析。

spark 7 2024-10-12

Scala学习速成指南

Scala学习速成指南是Scala初学者的最佳选择，结合简洁的代码和理论实例，帮助读者快速掌握Scala编程语言。

spark 5 2024-10-12

Scala列表操作方法综述

Scala列表操作方法综述Scala编程语言中，List类是处理有序集合的一种常见方式。将详细介绍List类中的多种操作方法及其用途，帮助开发者更好地理解和利用这些功能。#### 1. def + (elem: A): List[A]该方法用于向列表的末尾添加一个元素，并返回一个新的列表。示例代码：scala val list = List(1, 2, 3) val newList = list + 4 //结果为List(1, 2, 3, 4)#### 2. def :: (x: A): List[A]该方法用于将一个元素添加到列表的头部，并返回一个新的列表。示例代码：scala val l

spark 7 2024-10-12

优化与应用Spark大数据处理技术的创新

随着数据量的增长，Spark大数据处理技术在各行各业的应用愈发广泛。其强大的并行处理能力和灵活的数据处理模式，使其成为现代数据分析的首选工具之一。

spark 9 2024-10-12

Apache Spark技术解析及其内部结构分析.pdf

Apache Spark作为一种分布式计算系统，高效处理大规模数据。详细剖析了Spark的技术原理和内部结构，涵盖了RDD的核心概念及其在集群中的作用，以及Spark通过DAG图执行作业的过程和任务调度器的工作机制。

spark 7 2024-10-12

Spark 2.1在Hadoop 2.7环境下的高效数据处理框架

Spark 2.1在Hadoop 2.7环境下是一个用于大数据处理和分析的开源框架，专为在Hadoop生态系统中执行高效的数据密集型任务而设计。这个版本在早期基础上进行了优化和增强，提升了性能、稳定性和易用性。Hadoop 2.7作为广泛使用的分布式存储和计算框架，提供了YARN资源管理器，使得Spark能够在Hadoop集群上运行。Spark的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，支持结构化和半结构化数据处理，提供了多种机器学习算法和图形处理功能。

spark 4 2024-10-12

国内外发展现状 - GM T 0002-2012 SM4分组密码算法

1.2国内外发展现状1.2.1用户画像的发展与应用Alan Cooper在1983年提出了Persona(用户画像)这一概念(穆德，2007)，他认为Persona是通过从用户真实数据抽象出来的用户模型。对目标不同维度例如用户的年龄、性别、行为特征抽象出用户典型特征，然后将这些典型特征标签化再进行组合，这样便形成了一个用户原型。另外一种对用户画像的定义是对现实生活中的用户行为进行数学建模。通过对用户的人口属性，社会交往，行为偏好等主要信息建模分析，从而抽象出一个用户的信息全貌，为进一步分析用户的行为习惯等重要信息，提供坚实的基础。通过以上两种定义可以得知，用户画像从具象和抽象的角度来说，是对用

spark 6 2024-10-11

RDD编程API详解

在Apache Spark框架中，弹性分布式数据集（RDD）是基本的数据抽象，具有不可变性和分布式特性，能够并行处理集群节点上的数据。深入介绍了RDD的核心概念，以及常见的转换（Transformation）和动作（Action）操作，包括map、filter、flatMap、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、sample等。

spark 5 2024-10-11

SparkSql技术的探索与应用

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程

spark 6 2024-10-10