spark

【开题答辩全过程】以基于Spark的药品库存可视化分析系统为例，包含答辩的问题和答案个人简介一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等

spark-submit 常用方式在本地机器上使用2个CPU核心，以并行方式运行名为 spark-python.py 的 PySpark 应用程序

Spark基于内存计算的数据处理批处理（Spark Core）流处理（Spark Streaming）交互式查询（Spark SQL）

Flink Checkpoint 和 Spark Checkpoint 的区别Spark Checkpoint：更像一个“拯救计划”。它主要目的是切断 RDD 的血缘依赖链，避免因链路过长导致的性能问题或 StackOverflowError。它是一个** coarse-grained（粗粒度）** 的、同步的、作业主导的容错机制。

灯下夜无眠

conda打包环境上传spark集群当本地训练的python环境与 Spark 集群其他节点环境不一致时，核心解决方案是：将本地 Python 虚拟环境打包为压缩包，通过 Spark 的–archives参数分发到所有 Executor 节点，强制所有节点使用统一的环境（Python 解释器 + 依赖包）以下是具体实现步骤，支持conda和virtualenv两种虚拟环境（覆盖绝大多数本地训练场景），且无需 root 权限、不影响集群原有环境。一、核心原理环境打包：将本地虚拟环境（含 Python 解释器、所有依赖包如scikit-l

Hive on Spark && Spark on Hive配置☞官网下载链接由于默认的引擎是MapRduce，在任务执行过程中由Hive解析元数据，然后把sql翻译成MapReduce任务，此时这个运行效率是非常慢的，因为要落盘，有大量的IO操作，但是好处就是不会出现OOM问题，处理非常大的数据是可以用它的。Hive中集成Spark，Hive既作为元数据存储，又负责解析HQL语句，只是将Hive的引擎改为Spark，由Spark负责运算工作，Spak计算是基于内存的效率较高，但要注意内存配置，数据量的时候容器出现OOM问题。

Spark SQL 简介Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块，对于开发人员来讲，Spark SQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 Spark SQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了两个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD。即 DataFrame 和 DataSet。

CENTOS上的网络安全工具（二十八）SPARK+NetSA Security Tools容器化部署(4)在一长串努力的基础上，现在我们应该可以构建较为完整的数据预处理到分析的流程了。下面我们从单容器开始，逐步构建集群化的数据处理分析环境——当然这个环境仍然是初步的，我们暂时还只能将其限制在对pcap文件的批量导入处理上。毕竟，还有好多东西我们尚未涉足。

flink/spark/hive 使用paimonFlink使用paimon /usr/dif/7.1.0-0/flink/bin/sql-client.sh

CENTOS上的网络安全工具（二十九）GPU助力SPARK为了更直观的看到GPU的工作效果，这次打算直接在物理机上整个Centos系统，所以就涉及到使用启动盘了。我是使用UtralISO把Centos Stream 8的dvd1安装包弄到了U盘里，然而在安装的时候遇上找不到启动镜像的问题。

【有源码】spark与hadoop-情感挖掘+画像建模的携程酒店评价数据分析可视化系统-基于机器学习的携程酒店评价情感分析与竞争态势可视化注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

Docker--SparkApache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters. It provides high-level APIs in Scala, Java, Python, and R, and an optimized engine that supports general compu

会编程的李较瘦

【Spark学习】数据清洗一、数据清洗简介填充或删除缺失值。以下代码展示均值填充数值列、众数填充分类列及删除全空行：基于关键列去重：

百度大数据成本治理实践本文概述了在业务高速发展和降本增效的背景下百度MEG（移动生态事业群组）大数据成本治理实践方案，主要包含当前业务面临的主要问题、计算数据成本治理优化方案、存储数据成本治理优化方案、数据成本治理成果以及未来治理方向的一个思路探讨，为业界提供可参考的治理经验。

梦里不知身是客11

sparkSQL连接报错的一个解决方法在一个报错启动时出现，用tail -f /opt/installs/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pyspark/logs/spark-root-org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2-1-bigdata01.out命令查看了启动的日志文件出现这个错误：

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云计算与大数据：现代企业数字化转型的双引擎引言：随着数字化时代的到来，企业面临着前所未有的挑战与机遇。云计算和大数据作为推动企业数字化转型的重要技术，不仅为企业提供了灵活的计算资源和海量的数据存储能力，更为企业的决策、运营与创新注入了新的活力。本文将深入探讨云计算与大数据如何成为现代企业转型的双引擎，助力企业在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。

通过近期测试简单聊一下究竟是直接选择Nvidia Spark还是4090/5090 GPU自建环境按照Nvidia的官方宣传，DGX Spark 采用定制的 DGX OS（基于Ubuntu Linux），预装了 NVIDIA 完整的 AI 软件栈，包括 CUDA Toolkit、cuDNN、PyTorch、TensorFlow、NCCL、Docker、nvidia-docker 等等，开机即可使用 PyTorch 深度学习框架，以及 Ollama 本地大模型管理工具等。这意味着团队和学生不必从零配置环境，上手就能进行深度学习模型开发和实验。DGX Spark 机身小巧（15×15×5.05 cm，<1

【有源码】基于Python的睡眠压力监测分析系统-基于Spark数据挖掘的睡眠压力动态可视化分析系统注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

ClickHouse 中至关重要的两类复制表引擎——ReplicatedMergeTree和 ReplicatedReplacingMergeTreeClickHouse 中至关重要的两类复制表引擎：ReplicatedMergeTree 和 ReplicatedReplacingMergeTree。它们是构建 ClickHouse 高可用、高可靠分布式集群的基石。