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【扫雷scratch附源码】【元祖溯源码】【轻热点源码】spark mllib 源码

时间:2024-12-26 01:51:19 来源:网上在线报名源码

1.大数据方面核心技术有哪些?
2.有什么关于 Spark 的源码书推荐?

spark mllib 源码

大数据方面核心技术有哪些?

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的源码技术包含数据的采集、数据预处理、源码分布式存储、源码数据库、源码数据仓库、源码扫雷scratch附源码机器学习、源码并行计算、源码可视化等。源码

       1、源码数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,源码支持在日志系统中定制各类数据发送方,源码用于收集数据;Zookeeper是源码一个分布式的,开放源码的源码分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。源码

       2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的元祖溯源码存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

       3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的轻热点源码查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。

       4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

       5、出额度源码数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。

有什么关于 Spark 的书推荐?

       《大数据Spark企业级实战》本书共包括章,每章的主要内容如下。

       第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的溯源码真伪spark代码?

       在这4章中,RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。

第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。

第五章首先介绍了spark core,然后通过对源代码的分析,分析了spark的源代码和源代码,仔细分析了spark工作的整个生命周期,最后分享了spark性能优化的内容。

       这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例,并分析了spark GraphX的源代码。

第八章,在星火SQL实践编程实践的基础上,详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点,并通过实例介绍了spark多语言编程。最后,将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作,介绍了使用sparkr和编码的火花,并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中,详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题,并对它们的解决方案进行了优化。然后,从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述,最后阐述了火花的最佳实践。

       附录从spark的角度解释了Scala,并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。

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