典型的Spark应用实例
以下是一些典型的Spark应用实例： 交通流量预测：使用Spark的机器学习库来训练模型，根据历史数据预测未来交通流量，以便优化交通调度和路线规划。 风险评估：使用Spark的图处理功能来分析金融数据，识别异常模式和风险，帮助金融机构做出更好的决策。 日志分析：使用Spark的数据分析...
[帮助文档] 通过PySpark开发Spark应用_云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(AnalyticDB for MySQL)
本文介绍了如何开发AnalyticDB MySQL Spark Python作业，以及如何通过VirtualEnv技术打包Python作业的运行环境。
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它旨在处理大规模数据集并提供高性能和易用性。Spark 提供了一个统一的编程模型，可以在多种编程语言中使用，包括 Scala、Java、Python和R。Spark 的主要特点包括： 快速：Spark 使用内存计算技术，可以比传统的批处理系统（如...
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
Spark的基本概念包括：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）：它是Spark的核心数据结构，代表分布在集群中的可并行处理的数据集，可以在内存中存储。RDD具有容错能力，即使在节点失败时也可以自动恢复。转换操作（Transformations）：...
[帮助文档] 如何通过Java SDK提交Spark作业、查询Spark作业的状态和日志信息、结束Spark作业以及查询Spark历史作业
AnalyticDB MySQL湖仓版（3.0）集群支持通过Java SDK开发Spark应用和Spark SQL作业。本文介绍通过Java SDK提交Spark作业、查询Spark作业的状态和日志信息、结束Spark作业以及查询Spark历史作业的操作步骤。
Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。本篇文章，我们将一起走进Spark的世界，探索并理解其相关的基础概念和使用方法。本文主要目标是让初学者能够对Spark有一个全面的认识，并能实际应用到各类问题的解决之...
Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析
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SPARK 应用如何快速应对 LOG4J 的系列安全漏洞
大家好，我是明哥！1. CDH/HDP/CDP 等大数据平台中如何快速应对 LOG4J2 的JNDI系列漏洞在前段时间发表的博文 “CDH/HDP/CDP等大数据平台中如何快速应对LOG4J的JNDI系列漏洞” 中，我们描述了 CDH/HDP/CDP 等大数据平台中如何快速应对 LOG4J 的 JN...
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
Apache Spark 是一种流行的开源大数据分析框架，它是建立在强大的分布式计算引擎基础上的，可以处理大规模的数据，并提供高性能的数据处理能力。以下是 Apache Spark 的一些基本概念：1. Resilient Distributed Datasets（RDD）：是 Spark 中的核心...
Hadoop生态系统中的机器学习与数据挖掘技术：Apache Mahout和Apache Spark MLlib的应用
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。随着大数据的快速发展，机器学习和数据挖掘技术在Hadoop生态系统中的应用也变得越来越重要。在本文中，我们将重点介绍Hadoop生态系统中的两个重要机器学习和数据挖掘技术：Apache Mahout和Apache Spark ...
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