Spark入门系列视频教程

VR开发课程大纲 VR开发课程大纲哪里有?2016年,VR虚拟现实元年推动VR产业的爆发,中国的VR产业有了很大的进展.与此同时,VR产业相关人才短缺的问题愈发凸显.千锋教育把握市场需求,开设VR课程,致力于为学员提供最优质的VR课程. 今天小编就给大家分享一下VR开发的学习线路图和VR开发课程大纲,希望能对大家有所帮助. 此学习线路是千锋教育VR开发团队精心总结的VR开发学习线路图.千锋官网上也有详细的VR基础入门视频教程.无论是自学还是即将踏上培训的旅程,我们都愿意对有意向从事VR开发的同学

#Spark入门#这个系列课程,是综合于我从2017年3月分到今年7月份为止学习并使用Spark的使用心得感悟,暂定于每周更新,以后可能会上传讲课视频和PPT,目前先在博客园把稿子打好.注意:这只是一个草稿,里面关于知识的误解还请各大网友监督,我们互相进步.总而言之,网络上的知识学会断舍离,学会带着辩证的眼光去学习就能进步. 谈到Spark,实际上从16年本科实习的时候就已经开始接触,那个时候是从Pig入门大数据Hadoop的,有兴趣的朋友可以看Hadoop家族之Pig入门:当时大家基本都在使用

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.编译Spark Spark可以通过SBT和Maven两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包.SBT编译需要安装git工具,而Maven安装则需要maven工具,两种方式均需要在联网下进行,通过比较发现SBT编译速度较慢(原因有可能是1.时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} impor

[注]该系列文章以及使用到安装包/測试数据 能够在<[倾情大奉送–Spark入门实战系列] (http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47291765)>获取 1 编译Hadooop 1.1 搭建好开发环境 1.1.1 安装并设置maven 1.下载maven安装包.建议安装3.0以上版本号,本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包,下载地址例如以下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网