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【譯】Using .NET for Apache Spark to Analyze Log Data
3 運行程序 需要使用spark-submit命令，該命令將提交您的應用程式以便在Apache Spark上運行。 spark-submit命令包括：–class,用於調用DotnetRunner–master, 用於定義是本地還是雲端的Spark提交Path，Microsoft.Spark jar的路徑應用程式的其他參數或依賴項，例如輸入文件或包含UDF定義的dll的路徑。
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Apache Spark 1.6.1 發布,集群計算環境
handle BYTE types[SPARK-11624] - Spark SQL CLI will set sessionstate twice[SPARK-11972] - [Spark SQL] the value of 'hiveconf' parameter in CLI can't be got after enter spark-sql
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Apache Gora 0.8 發布,NoSQL 的 ORM 框架
Apache Gora 支持資料庫如下： - Apache Avro <http://avro.apache.org/> 1.8.1 - Apache Hadoop <http://hadoop.apache.org/> 2.5.2 - Apache HBase <http://hbase.apache.org/> 1.2.3
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Apache Spark大數據分析入門(一)
第二部分：介紹Spark SQL、Dataframes及如何結合Spark與Cassandra一起使用第三部分：介紹Spark MLlib和Spark Streaming第四部分：介紹Spark Graphx圖計算本篇講解的便是第一部分關於全部摘要和提綱部分，請登錄我們的網站 http://www.mammatustech.com/apache-spark-course-quick-start-real-time-data-analytics
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Apache Beam實戰指南 | 手把手教你玩轉大數據存儲HdfsIO
lt;artifactId>hadoop-common</artifactId><version>2.7.2</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark
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經典用例,精彩教程之Spark MLlib - Apache Spark的機器學習庫
192021222324252627282930313233343536373839import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALSimport org.apache.spark.mllib.recommendation.Ratingimport org.apache.spark.SparkConf object Movie {def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf
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Apache Spark 統一內存管理模型詳解
Executor 端的堆內內存區域大致可以分為以下四大塊：Execution 內存：主要用於存放 Shuffle、Join、Sort、Aggregation 等計算過程中的臨時數據Storage 內存：主要用於存儲 spark 的 cache 數據，例如RDD的緩存、unroll數據；用戶內存（User Memory
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scikit-learn(sklearn)0.18 官方文檔中文版 | ApacheCN
ApacheCN（Apache中文網）- 關於我們 : http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action
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問題排查 | Spark OrcFileFormat inferSchema執行巨慢問題分析
<init>(ReaderImpl.java:316) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcFile.createReader(OrcFile.java:187) at org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcFileOperator$$anonfun$getFileReader$2.apply(OrcFileOperator.scala
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代碼 | Spark讀取mongoDB數據寫入Hive普通表和分區表
row format delimited fields terminated by '\t';二 IDEA+Maven+Java 依賴<dependency> <groupId>org.apache.spark
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一、Spark概述
官方網址：http://spark.apache.orghttps://databricks.com/spark/aboutSpark 四大特點1、速度快（比mapreduce在內存中快100倍，在磁碟中快10倍）spark中的job中間結果可以不落地
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Spark 1.6.0 新手快速入門
下面示例為一個簡單的應用示例: Scala /* SimpleApp.scala */ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp {
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Apache Flink與Apache Spark 的對比
Apache SparkApache spark和Apache Flink都是開源平臺，用於批量處理以及大規模的流處理，為分布式計算提供容錯和數據分發。但就流媒體功能而言，Flink遠比Spark好（因為spark以微批量形式處理流）並且具有對流的本機支持。Spark被認為是大數據的3G，而Flink則被視為大數據的4G。
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靜態/動態編譯在apache+php+mysql的應用
我想大家有不少都成功實現apache+php+mysql，網上的文章也有不少，但我發現不少文章都是抄來抄去，並且沒有說明白編譯的方式，有的索性apache1.3的編譯方法原封不動的搬過來套在apache2.0，顯然誤導一些菜鳥！
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布客·ApacheCN 編程/後端/大數據/人工智慧學習資源 2020.6
utm_source=home）Succinctly 中文系列教程（https://github.com/apachecn/succinctly-zh?utm_source=home）後端/大數據Spark 2.2.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/spark-doc-zh?
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Spark-2.0.2源碼編譯
Spark官網下載地址：http://spark.apache.org/downloads.html有兩種一種是編譯好的 一種是沒編譯的（需要自己編譯） 看自己的選擇>下載好的文件解壓之後可以看源碼直接用IDE工具打開就可以從官網下載需要的版本https://archive.apache.org/dist/spark/解壓文件編譯前的環境準備
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Spark本地環境實現wordCount單詞計數
聚合統計每個單詞出現的次數RDD的操作1.讀取文件：sc.textFile("file:///opt/modules/spark/README.md")注意：textFile裡面的路徑，如果沒有指定schema，那麼默認的話是從HDFS文件系統讀取數據
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布客·ApacheCN 編程/後端/大數據/人工智慧學習資源 2020.8
utm_source=home）後端/大數據Spark 2.2.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/spark-doc-zh?utm_source=home）Storm 1.1.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/storm-doc-zh?
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簡化TensorFlow和Spark互操作性:LinkedIn開源Spark-TFRecord
開發人員只需包含 spark-tfrecord jar 庫，並使用傳統的 DataFrame API 讀寫 TFRecord 即可，如下代碼所示：import org.apache.commons.io.FileUtilsimport org.apache.spark.sql.{ DataFrame, Row }import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowimport
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Apache Rat 0.11 發布,軟體許可證檢查工具
升級：* 命令行和 Apache Ant 用戶下載：* Apache Maven 用戶更新插件到 0.11相關連結：[1] http://creadur.apache.org/[2] http://creadur.apache.org/rat/[3] http://creadur.apache.org/release-notes/rat.txt[4] http://svn.apache.org