参考网络资源使用IKAnalyzer分词组件，实现了纯Java语言、MapReduce模式及Spark框架三种方式对唐诗宋词等国学经典进行中文分词统计排序的功能，你可以轻松发现唐诗宋词中最常用的词是那几个。

最近在学习大数据方面的知识，整理了四套资源，分别为:1.尚硅谷,2、北风网大数据,3、传智播客,4、徐老师大数据视频，涵盖的只是包括hadoop,flume,spark,hive,storm,sqoop等。

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

windows安装spark2软件包包括：1.spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgzspark的压缩包2.scala-2.11.8.zipscala的压缩包3.hadoop-2.7.1.tar.gz基础hadoop包4.apache-maven-3.6.3-bin.zipmaven压缩包5.winutils-master.zip解决windows下spark的问题(可以不用)

大数据技术之spark.docx

pdf密码是：dsjsfc总结了大数据开发基础组件如：hadoop，hive，spark，kafka，hbase，数仓，flink，java，es，flume，等面试体

Spark存储数据到HBase实现RowKey完全散列-多进程多线程间Random完全随机，完美解决热点问题

hadoop2.7.x都可以使用，在windows环境下运行hadoop、hbase、spark需要winutils.exe，否则会报错Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries。

责任RLiable是用于增强学习代理的快速超参数调整的实验并行化框架。
它旨在满足对可分发的Spark/TF兼容模型的需求，该模型允许以简单reliable方式扩展实验。
执行先决条件：版本Python＞=3.6火花3.0.1Hadoop2.7Java1.8Scala2.11注意：scripts/install_spark_hpc.sh提供了Linux（基于Debian）安装脚本。
安装要求创建virtualenv并安装Python依赖项virtualenv-p$(whichpython3)envsourceenv/bin/activatepipinstall-rrequirements.txtpipinstall-rdqn-requirements.txt进行实验当前的优化算法基于配置标志opt

内有下载链接Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（高端大数据项目实战课程）资料源码

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。