spark

叫我：松哥

基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台，采用Spark数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质量查询和历史趋势分析，管理端面向管理员提供数据管理、模型训练和系统配置功能。系统基于SQLite实现轻量化数据

day1-部署集群https://pan.quark.cn/s/dcda6d27f500集群成品：root-123456，ip192.168.121.128-130

day3-构建数仓三台机开zkServer.sh start spark01开start-all.shSpark01中启动Hive的Metastore服务

阿里云大数据AI技术

迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升刘敏 | 迅雷大数据平台负责人尤帅 | 迅雷大数据平台资深工程师陈照 | 阿里云公共云业务事业部解决方案架构师

伟大的大威

在 NVIDIA DGX Spark部署 Stable Diffusion 3.5 并使用ComfyUI随着 NVIDIA Blackwell 架构的问世，DGX Spark (Personal AI Supercomputer) 将桌面级 AI 算力推向了新的巅峰。这台怪兽级设备搭载了 GB200/GB10 级别的 GPU 和 NVIDIA Grace CPU (ARM64)，并运行在最新的 CUDA 13 环境下。

叫我：松哥

基于Spark智能推荐算法的农业作物推荐系统，推荐算法使用Spark ML风格推荐引擎基于Spark智能推荐算法的农业作物推荐系统，为农民提供精准的作物种植建议。用户认证智能推荐作物库收益计算器

【用户行为归因分析项目】- 【企业级项目开发第五站】数据采集并加载到hive表PreRowDataToOdsHive除了spark环境准备外还要实现安装卸载激活的数据加载入库loadRowToOds.loadInstall()

告别Spark？大数据架构的十字路口与技术抉择作者：果诚凌晨六点，一条告警消息打破了寂静：夜间 Spark 批处理任务再次超时，库存数据未能按时更新。如果不及时处理，电商平台的客户投诉可能接踵而至。这不是偶发事件，而是技术团队的常态：面对引擎性能瓶颈，他们不得不频繁调整资源扩缩容，在业务稳定与成本控制之间艰难权衡；面对实时数据的场景，他们不得不临时搭建一个额外的流式数据链路，以支持 11.11 大促活动看板；他们还要达成每年平台降本增效的需求；他们夜复一夜，人力监控 Spark 的 ETL（提取、转换、加载）任务，确保系统底层不崩塌。Spark 体系

云器Lakehouse2025年03月版本发布：打造更强大、更智能、更安全的数据管理新体验在本次云器Lakehouse产品3月的版本发布中，我们带来了数十项产品核心功能的演进和升级，覆盖数据同步、开发体验、智能运维、数据安全四大维度，助力企业轻松应对复杂数据加工和管理挑战！这是自2025年1月云器产品全面开放注册两个月后的一次产品更新。（GA发布会详情请查看文末链接）

会编程的李较瘦

【期末考试总结】spark课程知识点大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。数据已从TB级增加到PB级。

Spark Shuffle的优化Spark Shuffle 是连接不同 Stage 的关键环节，也是 Spark 作业中最容易产生性能瓶颈的地方之一。它涉及大量磁盘 I/O、网络传输和内存使用。优化 Shuffle 对提升作业性能和稳定性至关重要。以下是一些关键的 Spark Shuffle 优化策略：

【大数据环境安装指南】ZooKeeper搭建spark高可用集群教程运行环境：Spark 作为大数据领域的核心计算框架，以内存计算为核心优势，兼容批处理、流处理、交互式查询、机器学习等多场景，是大数据分析与处理的主流选择。

想你依然心痛

Spark大数据分析与实战笔记（第六章 Kafka分布式发布订阅消息系统-02）每个人都有他的路，每条路都是正确的。人的不幸在于他们不想走自己那条路，总想走别人的路。Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它在实时计算系统中有着非常强大的功能。通常情况下，我们使用Kafka构建系统或应用程序之间的数据管道，用来转换或响应实时数据，使数据能够及时的进行业务计算，得出相应结果。本章将针对Kafka工作原理、Kafka集群部署以及Kafka的基本操作进行详细讲解。

NinjaVan x 云器Lakehouse: 从传统自建Spark架构升级到新一代湖仓架构通过本篇文章，你可以了解到从传统自建Spark架构升级到新一代湖仓架构的显著业务价值和轻便的实现过程:

【用户行为归因分析项目】- 【企业级项目开发第一站】项目架构和需求设计本次设计开发流程记录在专栏中，持续更新ing从零开始搭建大数据离线\实时项目【轻量级】_是阿威啊的博客-CSDN博客

基于spark的西南天气数据的分析与应用（源码+论文+部署+安装）气象数据涵盖温度、湿度等多元信息，广泛影响日常生活、农业、交通、能源等多个领域。西南地区地形复杂、受季风影响显著，天气多变，其气象条件不仅关乎当地生态、农业与交通发展，还对下游水资源分配、防洪抗旱至关重要，提升该区域气象预报准确率与数据分析深度具有迫切现实需求。随着科技发展，气象数据量激增，传统处理方法难以应对，而 Spark 作为高效的分布式大数据处理框架，具备内存计算、并行处理等优势，可快速处理海量气象数据。在此背景下，开发基于 Spark 的西南天气数据分析系统，旨在通过大数据技术挖掘气象数据价值，

spark rdd从实战代码中提炼出通用 RDD 数据处理流程：RDD创建 → 数据清洗 → 数据转换/合并/运算 → 数据筛选 → 结果输出（如违章记录处理：读取 HDFS 文件 → 去表头清洗 → union 合并 → map 切分 + filter 筛选 → 格式化打印）

小白学大数据

海量小说数据采集：Spark 爬虫系统设计在数字阅读产业高速发展的背景下，海量小说数据成为内容分析、用户画像构建、版权监测等业务的核心资产。传统单机爬虫面对百万级甚至亿级小说资源时，存在采集效率低、任务调度难、数据处理能力弱等问题。Apache Spark 作为分布式计算框架，凭借其内存计算、弹性分布式数据集（RDD）和分布式任务调度能力，成为构建海量小说数据采集系统的理想选择。本文将从系统架构、核心模块设计、技术实现等维度，详解基于 Spark 的小说数据爬虫系统构建过程。

嘉禾望岗503

Spark-Submit参数介绍及任务资源使用测试下面以向Standalone集群和Yarn集群中提交Spark Pi任务为例，演示集群资源使用情况。启动Standalone集群，集群中包含2台Worker节点，每台Worker节点配置2core和3G内存：

5、Spark函数_s/tschema_of_avro(jsonFormatSchema, options) - Returns schema in the DDL format of the avro schema in JSON string format.