功能改进

Apache Spark 2.3 版本带来了多项重要功能改进，涵盖性能优化、SQL 语义增强以及 Structured Streaming 的持续发展等方面。 在性能方面，Spark 2.3 引入了新的基于成本的优化器，通过更精确地评估查询成本，进一步提升了查询执行效率。此外，针对数据倾斜问题，Spark 2.3 提供了更强大的数据倾斜连接策略，有效缓解了数据倾斜对查询性能的影响。 SQL 语义方面，Spark 2.3 增强了对 ANSI SQL 标准的支持，新增了多个内置函数和语法，提升了与其他数据处理工具的兼容性，方便用户进行数据迁移和分析。 Structured Streaming 方面，Spark 2.3 持续完善其功能和稳定性，新增了对流式数据去重的支持，并增强了对 Kafka 数据源的连接稳定性，为用户构建实时数据处理应用提供了更强大的支持。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

修复了 MongoDB 文档字段不一致导致同步至 Hive 错列的问题。

数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息，揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法，本研究对其进行改进并实现，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

CWideReg()构造函数共享内存映射失败后，增加exit退出机制 msg_monitor问题，通过加锁解决公共数据资源读写冲突 程序退出时，使用_exit()代替exit()，确保多线程环境下正常退出

基于核心区域顺序度量特征和转换距离，提出了快速高效的视频拷贝检测方法。通过统计分析真实网络拷贝视频特点，选取稳定核心区域提取顺序度量特征，并设计基于最小转换代价的度量标准和快速匹配方法。实验验证了该方法在真实网络和 MUSCLE-VCD-2007 数据上的有效性。

通过MATLAB仿真Aloha和非坚持CSMA/CD算法，可以推导出坚持CSMA/CD算法并进行改进。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。