一、在IDEA中执行以下语句或者用windows徽标+R 输入cmd进入命令提示符输入scala直接进入编写界面1、Scala的常用数据类型注意：在Scala中，任何数据都是对象。例如：scala>1res0:Int=1scala>1.toStringres1:String=1scala>"1".toIntres2:Int=1scala>"abc".toIntjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"abc"atjava.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatExcep
一.引言推荐场景下需要使用上述指标评估离、在线模型效果，下面对各个指标做简单说明并通过spark程序全部搞定。二.指标含义1.TP、TN、FP、FN搜广推场景下最常见的就是Ctr2分类场景，对于真实值real和预测值pre分别有0和1两种可能，从而最终2x2产生4种可能性：-TP真正率对的预测对，即1预测为1，在图中体现为观察与预测均为Spring-FP假正率错的预测对，即0预测为1，在图中体现为NoSpring预测为Spring-FN 假负率对的预测错，即1预测为0，在图中体现为Spring预测为NoSpring-TN 真阴率错的预测错，即0预测为0，在图中体现为NoSpring预测为NoS
〇、抓包与批量转换cap文件 1.NetworkMonitor抓包 我们在CENTOOS上的网络安全工具（十七）搭建Cascade的Docker开发环境中捎带脚介绍了以下windows下的抓包软件。大意就是微软又一款不错的抓包分析软件，名曰nmcap，可在DownloadMicrosoftNetworkMonitor3.4(archive)fromOfficialMicrosoftDownloadCenter下载 而且，这个软件有个不错的不间断抓包功能，使用如下命令可对所有网卡（如果对指定网卡，可以先用displaynetwork命令查出网卡序号进
ApacheSpark是一个开源的大数据分析框架，可以快速高效地处理大规模的数据集。Spark具有以下特点：快速性：Spark使用内存计算，能够在迭代算法、交互式数据挖掘和实时流处理等场景中表现出色。灵活性：Spark支持多种编程语言和数据源，包括Java、Scala、Python、R等，可以对数据进行多种操作和处理。可扩展性：Spark可以在集群中分布式地运行，可以处理PB级别以上的数据集。在大数据分析中，Spark广泛应用于以下场景：批处理：Spark可以用于数据清洗、ETL、数据转换等批处理任务。交互式查询：Spark支持用SQL进行查询，可以进行实时响应式的查询。实时流处理：Spark
分析&回答Flink反压机制Flink如何处理反压?Storm反压机制Storm反压机制 Storm在每一个Bolt都会有一个监测反压的线程（BackpressureThread），这个线程一但检测到Bolt里的接收队列（recvqueue）出现了严重阻塞就会把这个情况写到ZooKeeper里，ZooKeeper会一直被Spout监听，监听到有反压的情况就会停止发送。因此，通过这样的方式匹配上下游的发送接收速率。Storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。①spout是流的源头。 通常spout从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送
一、创建一个空项目，作为整个项目的基本框架二、创建SparkStudy模块，用于学习基本的Spark基础三、创建项目结构1、在SparkStudy模块下的pom.xml文件中加入对应的依赖，并等待依赖包下载完毕。在pom.xml文件中加入对应的依赖2.112.1.1mysqlmysql-connector-java5.7.22.1的依赖-->com.thoughtworks.paranamerparanamer2.8org.apache.sparkspark-core_${scala.version}${spark.version}org.apache.sparkspark-sql_${sc
文章目录1.3Scala的数据结构1.3.1数组数组的遍历数组转换1.3.2元组创建元组获取元组中的值拉链操作1.3.3集合ListSetMap1.3Scala的数据结构对于每一门编程语言来说，数组（Array）都是重要的数据结构之一，主要用来存储数据类型相同的元素。Scala中的数组分为定长数组和变长数组，定义定长数组，需要使用new关键字，而定义变长数组时，则需要导包importscala.collection.mutable.ArrayBuffer。1.3.1数组数组（Array）主要用来存储数据类型是每个人元素。数组定义与使用Scala中的数组分为定长数组和变长数组，这两种数组的定义方
一、设计理念 Spark的数据模型是弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDattsets)，这个内存数据结构使得spark可以通过固定内存做大批量计算。初期的SparkStreaming是通过将数据流转成批 (micro-batches)，即收集一段时间(time-window)内到达的所有数据，并在其上进行常规批处理，所以严格意义上，还不能算作流式处理。但是Spark从2.x版本开始推出基于ContinuousProcessingMode的StructuredStreaming，支持按事件时间处理和端到端的一致性，但是在功能上还有一些缺陷，比如对端到
3.atlas的使用Atlas的使用相对简单，其主要工作是同步各服务（主要是Hive）的元数据，并构建元数据实体之间的关联关系，然后对所存储的元数据建立索引，最终未用户提供数据血缘查看及元数据检索等功能。Atlas在安装之初，需手动执行一次元数据的全量导入，后续Atlas便会利用HiveHook增量同步Hive的元数据。手动导入hbase的元数据，与spark任务相关联获取数据血缘关系。3.1.Atlas集成hive3.1.1.修改atlas配置修改/opt/atlas/conf/atlas-application.properties配置文件中的以下参数#########HiveHookCo
法律服务大数据智能推荐背景随着互联网和信息技术的快速发展，电子商务、网上服务与交易等网络业务越来越普及，这些操作会产生大量数据（或海量数据），用户想要从海量数据中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越困难，这也就造就了搜索引擎的诞生，应用比较广泛的如Google搜索、Bing搜索、百度搜索等。搜索引擎虽然可以根据关键词检索相关信息，但是无法解决用户的其他诸多需求，如用户无法找到准确描述自己需求的关键词时，搜索引擎就无能为力了（当然，图片搜索是个特例，但是搜索出来的结果的相关性也比较小，还是有待发展）。本案例的研究对象为某法律网站，该网站致力于为用户提供丰富的法律信息与个性化的专业咨询服
