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Apache Spark 练习五:使用Spark进行YouTube视频网站指标分析

一、源数据本章所分析的数据来自于SimonFraser大学公开的YouTube视频网站的视频数据(https://netsg.cs.sfu.ca/youtubedata/)。数据包含两张表。第一张为视频表,记录了研究人员爬取的视频的元数据信息,具体包括以下字段:字段备注详细描述videoid视频唯一id11位字符串uploader视频上传者上传视频的用户名Stringage视频年龄视频在平台上的整数天category视频类别上传视频指定的视频分类length视频长度整形数字标识的视频长度views观看次数视频被浏览的次数rate视频评分满分5分ratings流量视频的流量,整型数字conmen

android - Unity UI Masking 不适用于 Galaxy Note 和 Kindle Fire

我正在Unity5.2.2f1中开发游戏,我正在使用Canvas和图像mask元素,然后为Android构建.apk。在大多数Android设备上,这工作正常,但在GalaxyNote5和KindleFireHD上,掩码不起作用。同样有趣的是,当我使用作为unity_builtin_extra资源一部分的默认提供Assets时,它确实在GalaxyNote和KindleFireHD上工作,但不是我使用.gif或.png作为图像Assets。面具适用于所有Android设备:Mask仅适用于某些Android设备:我也尝试过更新各种设置,例如将相机设置为正向渲染和启用32位显示缓冲区(正

机器学习(一)Spark机器学习基础

文章目录1.Spark机器学习基础1.0机器学习和大数据的区别和联系1.1机器学习引入1.2机器学习三次浪潮1.3人工智能领域基础概念区别1.3.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.3.2数据分析、数据挖掘基本概念区别1.3.3各技术交叉点后记1.Spark机器学习基础l学习目标掌握机器学习与大数据的区别和联系掌握机器学习概念掌握机器学习如何构建机器学习模型过程1.0机器学习和大数据的区别和联系首先,回顾大数据的4V特征:1.数据量大TB-PB-ZBHDFS分布式文件系统2.数据种类多结构化数据-Mysql为主的存储和处理非结构化数据-文本、图像、音频-HDFS、MR、Hive半结构化数据-

Spark基础和RDD

目录一、SparkOnYarn两种部署方式二、spark-submit命令三、PySpark程序与Spark交互流程1.clientonSpark集群2.clusteronSpark集群3.clientonYarn集群4.clusteronYarn集群四、RDD的基本介绍1.什么是RDD2.RDD的五大特性3.RDD的五大特点五、如何构建RDD六、RDD分区数量如何确定一、SparkOnYarn两种部署方式        当我们通过spark-submit方式来提交Spark应用到Yarn或者Spark集群的时候,提供了两种部署模式:client和cluster。client模式和cluste

【项目实战】基于Hadoop大数据电商平台用户行为分析与可视化系统Hive、Spark计算机程序开发

注意:该项目只展示部分功能,如需了解,评论区咨询即可。本文目录1设计背景2设计意义3系统展示3.1页面展示3.2视频展示4更多推荐5部分功能代码1设计背景在当今数字化时代,电商行业成为全球商业生态系统的关键组成部分,电商平台已经深入各行各业,影响了人们的购物方式和消费习惯。随着互联网技术的不断发展,电商平台产生了大量的用户数据,包括点击、购买、搜索、浏览历史等行为数据。这些数据蕴含着宝贵的商业洞察,可用于了解用户行为、产品趋势、广告效果以及提高用户体验。然而,这些数据规模庞大,多样性丰富,传统数据分析方法已经无法满足电商企业对数据的需求。这就是为什么开发基于Hadoop大数据技术的电商平台用户

linux 15day apache apache服务安装 httpd服务器 安装虚拟主机系统 一个主机 多个域名如何绑定

目录一、apache安装二、访问控制总结修改默认网站发布目录三、虚拟主机一、apache安装[root@qfedu.com~]#systemctlstopfirewalld[root@qfedu.com~]#systemctldisablefirewalld[root@qfedu.com~]#setenforce0[root@qfedu.com~]#yuminstall-yhttpd[root@qfedu.com~]#systemctlstarthttpd[root@qfedu.com~]#netstat-lntp|grep80#查看apache端口tcp600:::80:::*LISTEN2

研习代码 day43 | 动态规划——买卖股票的最佳时机 III IV

一、买卖股票的最佳时机III(至多能买卖2次)        1.1题目        给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。        设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。        注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。示例 1:输入:prices=[3,3,5,0,0,3,1,4]输出:6解释:在第4天(股票价格=0)的时候买入,在第6天(股票价格=3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润=3-0=3。 随后,在第7天(股票价格=1)的时候买入,在第8天(股票价格=4)的时候卖出,这笔交易所能

【算法训练(day1)】李白打酒加强版(dp问题)

目录一.题目描述输入格式输出格式输入输出样例说明/提示二.解题思路定义状态推导状态方程细节处理 三.实现代码四.小结一下一.题目描述话说大诗人李白,一生好饮。幸好他从不开车。一天,他提着酒壶,从家里出来,酒壶中有酒 22 斗。他边走边唱:无事街上走,提壶去打酒。逢店加一倍,遇花喝一斗。这一路上,他一共遇到店 NN 次,遇到花 MM 次。已知最后一次遇到的是花,他正好把酒喝光了。请你计算李白这一路遇到店和花的顺序,有多少种不同的可能?注意:壶里没酒(00 斗)时遇店是合法的,加倍后还是没酒;但是没酒时遇花是不合法的。输入格式第一行包含两个整数 NN 和 MM。输出格式输出一个整数表示答案。由于答

Spark入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了

文章目录引言1.Spark基础1.1Spark为何物1.2SparkVSHadoop1.3Spark优势及特点1.3.1优秀的数据模型和丰富计算抽象1.3.2完善的生态圈-fullstack1.3.3spark的特点1.4Spark运行模式2.SparkCore2.1RDD详解2.1.1RDD概念2.1.2RDD属性2.1.3RDDAPI2.1.3.1RDD的创建方式2.1.3.2RDD算子2.1.4RDD持久化/缓存2.1.4.1persist方法和cache方法2.1.4.2存储级别2.1.5RDD容错机制Checkpoint2.1.6RDD的依赖关系2.1.7DAG的生成和划分Stage

“百里挑一”AI原生应用亮相,百度智能云千帆AI加速器首个Demo Day来了!

作者简介:辭七七,目前大二,正在学习C/C++,Java,Python等作者主页:七七的个人主页文章收录专栏:七七的闲谈欢迎大家点赞👍收藏⭐加关注哦!💖💖自动化、智能化的企业AI智能法务,私人专属的健康孪生体,打破求职信息差的AI职业规划助理,准确、高效、可靠的AI产业顾问……日前,百度智能云AI加速器首个DemoDay活动在北京成功举办。从第一期、第二期AI加速器入营企业的100+项目脱颖而出的10个AI原生应用项目登上演讲台,展示在法律、医疗、招聘等方向的探索成果。本次活动由百度智能云联合非凡资本主办,特别邀请百度战投、联想之星、考拉基金、德物资本、汉能创投、御乾天使等国内众多投资机构和创