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得好大的结果
cjpp
2019-03-02 02:08:26
用visual c++ 6.0写了好几个程序,对了书,完全没错误,但为什么结果不对
好心人帮帮忙,谢谢
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得好大的结果
用visual c++ 6.0写了好几个程序,对了书,完全没错误,但为什么结果不对 好心人帮帮忙,谢谢
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SuMoshen
2019-03-03
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sum赋初始值,for里面应该是i=1,不是i-1
OldHello
2019-03-03
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赋值一个初始值
cjpp
2019-03-03
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不好意思,第一次发这个,没注意,没办法了,等我再有的点积分再发了
636f6c696e
2019-03-02
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自己发帖麻烦看看显示效果,能看清么?
大规模数据处理计算引擎Spark2.x教程(含资料)
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark RDD、Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。本套Spark教程不仅面向项目开发人员,甚至对于研究Spark的在校学员,都是非常值得学习的。
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