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Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能

Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的：用户所喜爱的我们加倍投入；用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题：更容易、更快速、更智能。...现在让我们来看看Spark 2.0最新的进展：文章目录 [hide] 1 更容易的SQL和Streamlined APIs 2 更快：Spark作为编译器 3 更加智能：Structured Streaming...4 总结更容易的SQL和Streamlined APIs 　　Spark 2.0主要聚焦于两个方面：（1）、对标准的SQL支持（2）、统一DataFrame和Dataset API。　　...Spark 2.0中附带了第二代Tungsten engine，这一代引擎是建立在现代编译器和MPP数据库的想法上，并且把它们应用于数据的处理过程中。...主要想法是通过在运行期间优化那些拖慢整个查询的代码到一个单独的函数中，消除虚拟函数的调用以及利用CPU寄存器来存放那些中间数据。

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spark入门（2.0.1版本）：概述，下载，编译，运行环境及实例运行

问题导读 1.spark下载方式有哪些？ 2.spark可以运行在哪些系统？ 3.spark支持哪些语言？ 4.如何运行spark各种语言版本例子？...概述 spark是一个快速通用的计算系统集群。它提供Java高级APIs,Scala,Python和R和一个支持通用执行graphs优化引擎。...运行Java 或则Scala例子程序, 使用bin/run-example [params]在顶级目录.例如： [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ? ....spark也提供了Python API，使用Python脚本运行spark，使用 bin/pyspark: [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ? ....使用R脚本运行spark，使用bin/sparkR: [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ? .

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从应用架构看大数据

在实践中, 虚拟化一词这里指的是开发环境的VirtualBox以及Spark 和Anaconda 的虚拟机环境。如果扩展它，可以在云端创建类似的环境。...它们聚焦于如何获取有兴趣的数据集、探索数据、反复提炼使采集的信息更丰富，为数据消费做好准备。...，同时保证维护数据的质量和一致性 Collect: 哪些数据存储在哪，用什么格式方便后面阶段的组装和消费 Compose: 集中关注如何对已采集的各种数据集的混搭, 丰富这些信息能够构建一个引入入胜的数据驱动产品...Consume: 关注数据的使用、渲染以及如何使正确的数据在正确的时间达到正确的效果。 Control: 这是随着数据、组织、参与者的增长，早晚需要的第六个附加步骤，它保证了数据的管控。...简而言之，使它足够强大以致于在单个同一平台完成多种范式的分析处理，允许批处理, 流处理和交互式分析。在大数据集上的批处理尽管有较长的时延，但同时能够提取模式和见解，也可以在流模式中处理实时事件。

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机器学习实践：用 Spark 和 DBSCAN 对地理定位数据进行聚类

【新智元导读】数据专家 Natalino Busa 在本文中讨论了如何从大量的定位事件中获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。...这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。...在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...在Spark里使用PairRDDs 在大多数实际应用中，机器学习系统必须处理数以百万计的用户和数十亿的事件。

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用Spark做数据科学

答：首先确定Spark是否是实现你的目标的最佳工具。虽然它是数据科学中最热门的工具之一，但它并不一定在所有情况下都是最佳解决方案，只是简单地使用Spark并不能确保数据科学项目的成功。...这为Spark创建了一个应用需求，我们在开始满足市场营销需求后发现了很多用例。问：公司如何通过Spark在数据科学方面获益？...R语言正在成为企业代替SQL Server表编写代码的语言。问：您的客户用数据科学和Spark解决了哪些现实问题？...答：在数据科学领域的工具里Spark占80％。Python binding、R binding、Spark SQL使构建交互层变得更容易，这些工具构建了应用程序集和可视化的SQL查询。...2）如果开发人员有兴趣构建转换层，他们需要了解Spark如何解决问题。执行此操作的代码非常简单。学习如何解决一系列问题，如何解决会产生更大意义上的解决方案的单个组件中的问题。

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分享一个.NET平台开源免费跨平台的大数据分析框架.NET for Apache Spark

NET for Apache Spark允许您重用作为.NET开发人员已经拥有的所有知识、技能、代码和库。 C#/F#语言绑定到Spark将被写入一个新的Spark交互层，这提供了更容易的扩展性。...官网地址:https://dotnet.microsoft.com/apps/data/spark 快速开始.NET for Apache Spark 在本节中，我们将展示如何在Windows上使用.NET...在我们的第一个.NET Spark应用程序中，我们将编写一个基本的Spark pipeline，它将统计文本段中每个单词的出现次数。 // 1....的特点可以用C#或者F# 进行Apache Spark开发 .NET for Apache Spark 为您提供了使用 C# 和F# 来操作Apache Spark的APIs。...使.NET for Apache Spark成为Spark Core的一部分。总结 .NET for Apache Spark是微软使.NET成为构建大数据应用程序的伟大技术栈的第一步。

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《Learning Scrapy》（中文版）0 序言

同时他也参与到教学活动中，受众广泛。他精通数个领域，包括数学、物理和微电子。对这些学科的理解帮助使他得到了提高，超越了软件的“实用方案”。...然后你就开始用requests写Python代码，在BeautifulSoup上碰到点麻烦，但最后成功了。这个程序有点慢，所以你让它昼夜不停的运行。...第5章，快速构建爬虫，介绍更多关于爬虫的特点，模拟登陆、更快抓取、使用APIs、爬URL的方法。...第9章，如何使用Pipelines，在不明显降低性能的条件下，举例实现Scrapy连接MySQL、Elasticsearch、Redis、APIs和应用。...第11章，Scrapyd分布式抓取和实时分析，最后一章介绍如何在多台服务器中使用Scrapyd以实现水平伸缩性，并将数据传送到Apache Spark进行实时分析。

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如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

导读机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。...这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。...在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...在spark里面使用pairRDDs 在大多数实际应用中，机器学习系统必须处理数以百万计的用户和数十亿的事件。...通过这种方式，数据处理通道可以在Spark上完整地实现SQL和机器学习的统一框架。这种扩展的数据管道对特定类别的事件将提供更准确的聚类结果。 Spark产生的聚类分析结果可以保存在一个数据存储表中。

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Delta Lake - 数据湖的数据可靠性

很多企业使用 Apache Spark 将各种数据导入到数据湖（data lake）中，在这个过程会花费很多money。但是至少数据都进到数据湖，是不是看起来很美好。 ?...可以使用 Spark 或者 Presto 在Gold层上直接做展现，或者在这些数据上做数据挖掘。 ? 其实就是 Streams，数据流，通过 Delta Lake 增量地在不同层传送数据。 ?...但是 Streaming 并不是总是指低延时（low latency），而是关于持续增量地处理数据，不用去管什么数据是新的，哪些数据是旧的，已经处理哪些数据，如何从失败中恢复等，Streaming 考虑了这一切...因为我们在初始的 Bronze 存储了所有 Raw Data ，使用 Streaming 处理这些数据。...如何使用 Delta Lake ? 这一块内容，笔者在之前的文章中，非常详细地实战过，这里的确不太适合再说。数据质量 ?

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Yelp 的 Spark 数据血缘建设实践！

它提供数据旅程的可视化表示，包括从起点到目的地的所有步骤，并提供有关数据去向、谁拥有数据以及在每个步骤中如何处理和存储数据的详细信息。...更准确地说，我们使用NetworkX库来构建作业的工作流图，并在该作业的相应有向无环图 (DAG) 工作流中查找在它们之间具有路径的所有源表和目标表对。...在某些情况下，他们发现的数据可能基于关于应包含哪些数据的不同假设。例如，当模型不希望包括此类事件时，一个团队可能会将背景事件包括在给定用户已执行的所有最近事件的计数中。...了解影响识别和记录数据沿袭的主要优势之一是，它使 Yelpers 能够了解任何下游/上游依赖关系，以了解将合并到功能中的任何更改。...我们使用 Lineage 来跟踪功能的使用情况，例如功能的使用频率以及由哪些团队使用，以确定功能的受欢迎程度，或者功能可以带来多少性能提升。

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Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

主要参考文献： A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs vs DataFrames and Datasets RDDs vs....在Spark中, DataFrame 是组织成命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。...最初，他们在 2011 年提出了 RDD 的概念，然后在 2013 年提出了数据帧，后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧，我们仍然可以使用它们。...开发人员需要自己编写优化的代码使用catalyst optimizer进行优化使用catalyst optimizer进行优化图式投影需要手动定义模式将自动查找数据集的架构还将使用SQL引擎自动查找数据集的架构...，则需要类型化JVM对象，利用催化剂优化，并从Tungsten高效的代码生成中获益，请使用DataSet; 如果您希望跨spark库统一和简化API，请使用DataFrame;如果您是R用户，请使用DataFrames

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.NET 新标准介绍

本文介绍如何使用 .NET 标准，更容易地实现向 .NET Core 迁移。文中会讨论计划包含的 APIs，跨构架兼容性如何工作以及这对 .NET Core 意味着什么。...为了使一些 APIs 可选，我们不得不删除这是必需 APIs 集的一部分其他 APIs。例如，我们决定在 .NET 标准中具有 AppDomain，而代码访问安全性（CAS）是一个传统部件。...操作系统特定APIs。在 .NET 中，我们已经从 Win32 中暴露了许多 APIs，以使他们能够更容易被使用。一个很好的例子就是 Windows 注册表。...因此，使用 .NET 2.0 的标准，你将有机会获得更大的库。为了做出明智的决定，我建议你：使用APIs 端口来查看你的代码库，是如何与各种版本的.NET标准兼容的。...总结我们已经创建了 .NET 标准，以便使得多个 .NET 平台之间代码的共享和复用变得更加容易。在 .NET 2.0 标准中，我们更关注于兼容性。

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Structured Streaming 编程指南

快速示例假设要监听从本机 9999 端口发送的文本的 WordCount，让我们看看如何使用结构化流式表达这一点。...在这个模型中，当有新数据时，Spark负责更新结果表，从而减轻用户的工作。作为例子，我们来看看该模型如何处理 event-time 和延迟的数据。...由于这里的 window 与 group 非常类似，在代码上，你可以使用 groupBy 和 window 来表达 window 聚合。...为启动此功能，在Spark 2.1中，引入了 watermark（水印），使引擎自动跟踪数据中的当前事件时间，并相应地清理旧状态。...所以，我们还支持 append 模式，只有最后确定的计数被写入。这如下图所示。注意，在非流式 Dataset 上使用 withWatermark 是无效的空操作。 ?

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大三、研二的秋招备战路线（Java、大数据）

叙述ZAB集群数据同步的过程 Zookeeper中的ACL Zookeeper底层实现数据一致性 Zookeeper在yarn框架中如何实现避免脑裂的?...Hadoop计算框架特性 Hive优化常用手段数据倾斜整理(转) 使用Hive如何进行抽样查询？ Storm： Storm的可靠性如何实现？...简述Strom的计算结构 Spark： Spark的运行模式 RDD是如何容错的？ Spark和MapReduce的区别说一下Spark的RDD 自己实现一个RDD，需要实现哪些函数或者部分？...Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？以及要注意的地方 driver的功能是什么？...3.正常面试官会问你在项目中做了什么，然后以这个为点切入进去。举个例子：我在项目中用了多线程，提高了读取效率。那么项目官肯定接着，你如何创建多线程的？我回答：线程池。那你知道创建线程有哪些方法吗？

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大三、研二秋招备战手册：Java、大数据方向

Hadoop计算框架特性 Hive优化常用手段数据倾斜整理(转) 使用Hive如何进行抽样查询？ Storm： Storm的可靠性如何实现？...简述Strom的计算结构 Spark： Spark的运行模式 RDD是如何容错的？ Spark和MapReduce的区别说一下Spark的RDD 自己实现一个RDD，需要实现哪些函数或者部分？...Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？以及要注意的地方 driver的功能是什么？...3.正常面试官会问你在项目中做了什么，然后以这个为点切入进去。举个例子：我在项目中用了多线程，提高了读取效率。那么项目官肯定接着，你如何创建多线程的？我回答：线程池。那你知道创建线程有哪些方法吗？...算法是贯彻在日常学习的，我刷算法的策略就是理论先上，其次代码，最后优化。是把所有的算法先刷一遍理论，第二遍再回头代码哦，也都有整理思路的。当然，也要准备常用算法，快排，冒泡的手撸代码。

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大佬经验| 大三、研二的秋招备战路线(Java、大数据)

叙述ZAB集群数据同步的过程 Zookeeper中的ACL Zookeeper底层实现数据一致性 Zookeeper在yarn框架中如何实现避免脑裂的?...Hadoop计算框架特性 Hive优化常用手段数据倾斜整理(转) 使用Hive如何进行抽样查询？ Storm： Storm的可靠性如何实现？...简述Strom的计算结构 Spark： Spark的运行模式 RDD是如何容错的？ Spark和MapReduce的区别说一下Spark的RDD 自己实现一个RDD，需要实现哪些函数或者部分？...Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？以及要注意的地方 driver的功能是什么？...3.正常面试官会问你在项目中做了什么，然后以这个为点切入进去。举个例子：我在项目中用了多线程，提高了读取效率。那么项目官肯定接着，你如何创建多线程的？我回答：线程池。那你知道创建线程有哪些方法吗？

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可以提高web前端开发效率的6个浏览器书签，建议你赶快用起来吧

我想向您展示一些很棒的 Web 浏览器 hack，以帮助您的 Web 开发工作流程，以及如何将这些 hack 转换为节省时间的书签。...image.png “Guides and Thangs”——CSS-Tricks 中我最喜欢的部分虽然我不确定“设计模式”是对该功能最准确的描述，但它仍然非常有用，而且它实际上已经存在了很长时间，...此事件模拟书签可用于即时触发特定事件，使测试变得轻而易举。...document.querySelector("SELECTOR").click(); 将“SELECTOR”替换为您唯一的选择器，将“click”替换为“focus”或“blur”（必要时），或者扩展代码片段以使其触发更复杂的事件...仅 cookie 的存在就可以确定访问者是否登录，而数据本身可以存储用户信息。您可能希望使用小书签设置 cookie 的一个示例是您希望在网站测试期间强制进入登录状态。

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如何选择Spark机器学习API

本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 ? 你不是一个数据科学家。...如果你已经使用了Apache Spark进行批处理和流处理，那么现在有一东西可以帮你更好地处理。...你在使用垃圾邮件过滤器时就已经接触过分类算法了，垃圾邮件过滤器就是过滤掉包含垃圾邮件中常见词语的邮件。...聚类算法和分类算法不同，但是聚类算法经常用来对一群人分组，二者最大的区别在于，在聚类算法中，我们不知道集群前面的标签(或组)是什么，而在分类算法中，标签就很明确了。...在一个社交或电子商务环境中，如果你充分运用各种用户的“喜欢”和“不喜欢”，你就可以找到出对于大部分用户或者某一特定用户群体来说“最好的”结果，这是通过个性化系统的多属性过滤来实现的，例如，当你在Google

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Spark 2.3.0 重要特性介绍

为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream...除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：引入 DataSource v2 APIs [SPARK-15689, SPARK-20928] 矢量化的 ORC reader...在 Spark 2.3 中，用户可在 Kubernetes 集群上原生地运行 Spark，从而更合理地使用资源，不同的工作负载可共享 Kubernetes 集群。 ?...Spark 2.3 提供了两种类型的 Pandas UDF：标量和组合 map。来自 Two Sigma 的 Li Jin 在之前的一篇博客中通过四个例子介绍了如何使用 Pandas UDF。...一些基准测试表明，Pandas UDF 在性能方面比基于行的 UDF 要高出一个数量级。 ? 包括 Li Jin 在内的一些贡献者计划在 Pandas UDF 中引入聚合和窗口功能。 5.

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抓住人工智能的真正潜力，AI为哪些产品和服务提供了最大的机会？

我们想强调人工智能如何增强企业，以及其潜在的价值。 AI将为哪些产品和服务提供了最大的机会？ 1、医疗健康最具AI潜力的三个领域检测患者健康数据中的小变化或与类似患者比较等领域的支持诊断。...节省时间消费者更快更容易地选择自己想要的，反映他们的喜好和心情的事物。需要克服的障碍数据量大，且大部分为非结构化数据。高潜力使用案例我们已经在娱乐界内提供了个性化的内容推荐。...节省时间更安全的供应和更少的停电。需要克服的障碍在部分较发达地区，技术开发和投资要求较高。高潜力使用案例智能仪表可帮助客户量身定制能源消耗并降低成本。...然后，你可以确定自动化和其他AI技术可以解决的操作痛点，现在可用AI技术打开哪些机会，以及这一领域的趋势。...2、确定你优先级在确定你应对的战略，主要问题包括不同的 AI 如何帮助你实现业务目标，以及你对变化的准备情况。你想成为一个早期采用者，快速跟随者还是追随者？

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