最全Spark操作完整示例代码-------是基于java的。
包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。
内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要本人去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。
懒得改maven项目了。
适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。
个人Github:https://github.com/huangyueranbbc
包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。
内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要本人去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。
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适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。
个人Github:https://github.com/huangyueranbbc
2015/3/14 16:06:21
43B
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基于Spark的数据处理分析系统的设计与实现随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。
寻求无效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界...
寻求无效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界...
2017/2/27 3:41:56
7.44MB
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作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。
在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过RESTAPIs相互协作。
通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。
同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。
然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；
在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决功能退化问题至关重要的，而应用中多达数十的微服务（每个还对应数百个实例）使得理解这点变得非常困难。
信息是如何在服务中穿梭流动的
在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过RESTAPIs相互协作。
通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。
同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。
然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；
在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决功能退化问题至关重要的，而应用中多达数十的微服务（每个还对应数百个实例）使得理解这点变得非常困难。
信息是如何在服务中穿梭流动的
2017/10/20 7:19:56
239KB
1
基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
2022/10/2 17:45:33
250.79MB
1
由于文件太大做了云盘，完整的1.2G的Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_功能调优PDF,有目录版完整版，快来下载哦
2017/5/19 15:18:33
1.24MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB