spark-assembly

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spark-assembly-1.6.0-cdh5.8.4-hadoop2.6.0-cdh5.8.4.jar 文件说明
该文件为 Apache Spark 1.6.0 版本的预编译程序包,适用于 CDH 5.8.4 平台,并包含 Hadoop 2.6.0-cdh5.8.4 支持。
Mastering Assembly Language Programming A Comprehensive Guide
The Art of Assembly Language ProgrammingVisitor Count: As of October 17, 1996 Forward Why Would Anyone Learn This Stuff? Chapter Overview: What’s Wrong With Assembly Language? - Examining criticisms and limitations. What’s Right With Assembly Language? - Understanding the benefits and uses. Text Organization and Teaching Approach - Overview of pedagogical concerns and text layout. Section One: Machine Organization Chapter 1 - Data Representation 1.1 Numbering Systems 1.1.1 - Overview of the Decimal System. 1.1.2 - Introduction to the Binary System. 1.1.3 - Binary Formats. 1.2 Data Organization 1.2.1 - Bits 1.2.2 - Nibbles 1.2.3 - Bytes 1.2.4 - Words 1.2.5 - Double Words 1.3 Hexadecimal Numbering System - Exploring hexadecimal representations. Arithmetic and Logical Operations 1.4 - Arithmetic on Binary and Hexadecimal. 1.5 - Logical Operations on Bits. 1.6 - Logical Operations on Binary Numbers and Bit Strings. Additional Concepts in Binary Data 1.7 Signed and Unsigned Numbers - Differences and implications. 1.8 Sign and Zero Extension - Practical uses. 1.9 Shifts and Rotates - Binary manipulation techniques. 1.10 Bit Fields and Packed Data - Efficient data storage methods. 1.11 The ASCII Character Set - Text representation in binary. Summary Assembly Language provides a foundational understanding of data representation, bitwise operations, and direct memory manipulation, essential for optimizing code and achieving hardware-level control.
Python实时数据处理关键库spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.4.jar
这个库的获取有些困难,但是在Python开发实时数据处理时,经常需要使用它。在这里提供下载,以便节省大家的时间和精力。
修复使用KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar时的资源加载问题
因为在GitHub上使用Google资源,无法正常获取js文件,导致Web控制台报错:“Loading failed for the http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/angularjs/1.2.9/angular.js”。现已修改本地配置,可以成功加载页面。
Spark & Spark Streaming 实战学习
深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例,助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得,交流技术问题。
Spark 程序与 Spark Streaming 的区别
Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理,它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流,它将数据流分割成多个批次,并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。
spark源码下载spark-master.zip
spark源码下载:spark-master.zip。为了方便无法访问GitHub的用户下载。如果需要进一步交流,请私下联系。
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Spark 基础
了解 Spark 基本概念: RDD 本地调试 Spark-shell 交互 Spark-submit 提交
Spark 初探
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