Spark调优之RDD算子调优不废话，直接进入正题！1.RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：RDD的重复计算对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：RDD架构优化2.尽早filter获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。本文首发于公众号：五分钟学大数据，欢迎围观！回复【书籍】即可获得上百本大数据书籍3.读取大量小文件-用wholeTextFiles当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本

(文章目录)前言今天我们一起来使用LabVIEWAI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强；图像灰度处理；阈值处理与设定；二值化处理；边缘提取与特征提取等基本操作。工具包的安装与下载方法可见之前的两篇博客。一、图像滤波与增强有时候我们想要处理的图像中噪音太多，影响到我们的识别判断，我们就需要对图像进行模糊处理，使图像变得平滑。而LabVIEWAI视觉工具包提供给我们filter2d算子可以对图像进行2D卷积，我们可以使用自定义的卷积核来对图像进行卷积操作。该算子输入输出如下所示：图像内核是一个小矩阵，在Photoshop或Gimp中找到的效果都可以实现，例如模糊，锐化，轮廓或浮雕。它们还用于机器学

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