随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
2024/11/29 4:32:47
416KB
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Hadoop是大数据处理主流框架，如果要学习大数据处理与存储，hadoop是必须掌握的一种框架技术。
动手安装是最基础的实践，内含2.7.6和2.7.7教程:https://blog.csdn.net/llm765800916/article/details/114323454
动手安装是最基础的实践，内含2.7.6和2.7.7教程:https://blog.csdn.net/llm765800916/article/details/114323454
2024/6/10 16:26:08
415.11MB
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由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
2024/5/29 2:40:31
175.06MB
1
ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。
最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。
首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。
Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt
最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。
首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。
Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt
2023/10/12 10:12:26
200KB
1
详细介绍大数据趋势与发展、大数据处理技术、运营商与大数据、大数据应用场景、华为大数据及数据挖掘解决方案
2023/8/23 10:37:19
14.74MB
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大数据处理技术越来越火,云计算平台也如火如荼,二者犹如IT列车的两个车轮,相辅相成,高速发展。
如果我们将大数据处理平台比作一个可能会得病的人的话，那么日志分析系统就是给病人诊断的医生。
由于集群甚大，几百台机器都是起步价，甚至可能会有上千台、上万台机器同时协作运行。
如此大的集群，不可能一点问题都不出,就像一个人不可能不得病一样。
如果出现问题，如何快速的找到问题的根源并对症下药，则显得至关重要。
在这样的背景下，日志分析和监控系统也犹如雨后春笋，得到了空前的发展。
目前，日志分析工具多达数十种，其中应用较多的有Splunk、ELK、AWStats、Graphite、LogAnalyzer、Rsyslo
如果我们将大数据处理平台比作一个可能会得病的人的话，那么日志分析系统就是给病人诊断的医生。
由于集群甚大，几百台机器都是起步价，甚至可能会有上千台、上万台机器同时协作运行。
如此大的集群，不可能一点问题都不出,就像一个人不可能不得病一样。
如果出现问题，如何快速的找到问题的根源并对症下药，则显得至关重要。
在这样的背景下，日志分析和监控系统也犹如雨后春笋，得到了空前的发展。
目前，日志分析工具多达数十种，其中应用较多的有Splunk、ELK、AWStats、Graphite、LogAnalyzer、Rsyslo
2023/7/6 3:36:39
517KB
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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
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