Spark Executor 分配指南

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-executor.cfg放置在该目录下。

此学习资料适合初学者，提供 Spark 的基础入门知识。

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

Spark是伯克利加州大学AMP实验室开发的开源通用并行框架，具有Hadoop MapReduce的优点。Spark的独特之处在于，它可以将作业中间输出结果保存在内存中，从而避免了对HDFS的频繁读写，非常适合需要迭代的MapReduce算法，如数据挖掘和机器学习。

这份文档深入浅出地讲解了 Spark 的安装步骤、使用方法以及在大数据分析领域的应用。对于想要学习和了解 Spark 的读者来说，这份文档将会是一个很好的开始。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

提供 maven 和 sbt 两种编译方法 包含设置国内镜像加速依赖包下载的方法 记录了详细的操作步骤和注意事项

Spark是处理大规模数据的强大工具，广泛用于数据挖掘和分析。了解特征处理在提高模型性能中的关键作用至关重要。 特征处理包括： 特征提取：从原始数据中创建有意义的特征。 特征转换：修改特征以提高模型的理解和适用性。 特征选择：识别和保留对模型预测最有影响的特征。 通过遵循这些步骤，您可以提高Spark模型的准确性和效率。