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spark 2.6客户端下载
1努力加油1
2019-03-05 06:34:41
基于XMPP协议的IM客户端程序,服务端一般使用openfire
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//download.csdn.net/download/heshengcong/4163582?utm_source=bbsseo
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基于XMPP协议的IM客户端程序,服务端一般使用openfire 相关下载链接://download.csdn.net/download/heshengcong/4163582?utm_source=bbsseo
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HCIP-Big Data Developer V2.0视频.zip
目录网盘文件永久链接 1.1 大数据主流技术 1.2 大数据场景化解决方案 1.3 大数据应用开发 2.1 大数据离线处理方案 2.10 离线场景项目介绍 2.2 数据存储 - HDFS 2.3 数据仓库 - Hive 2.4 Hive SQL命令 2.5 Hive数据仓库设计
2.6
离线分析 -
Spark
SQL 2.7
Spark
SQL架构原理 2.8
Spark
SQL开发 2.9 数据采集工具 3.1 前言和概念 3.10 SQL ON HBase 3.11 HBase API使用 - 创建删除表 3.12 HBase API使用 - 读取数据 3.13 HBase优化 - 表设计 3.14 HBase优化 - 表操作 3.15 ElasticSearch简介 3.16 ElasticSearch特点与应用 3.17 ElasticSearch生态圈与架构 3.18 ElasticSearch缓存和倒排索引 3.19 ElasticSearch索引和搜索流程 3.2 行业应用和诉求 3.20 ElasticSearch
客户端
和SQL使用 .....
spark
高级数据分析
第 1 章 大数据分析 ...........................................................................................................................1 1.1 数据科学面临的挑战.................................................................................................................2 1.2 认识 Apache
Spark
.....................................................................................................................4 1.3 关于本书.....................................................................................................................................5 第 2 章 用 Scala 和
Spark
进行数据分析...................................................................................7 2.1 数据科学家的 Scala ...................................................................................................................8 2.2
Spark
编程模型...........................................................................................................................9 2.3 记录关联问题.............................................................................................................................9 2.4 小试牛刀:
Spark
shell 和
Spark
Context................................................................................10 2.5 把数据从集群上获取到
客户端
...............................................................................................15
2.6
把代码从
客户端
发送到集群...................................................................................................18 2.7 用元组和 case class 对数据进行结构化 .................................................................................19 2.8 聚合...........................................................................................................................................23 2.9 创建直方图...............................................................................................................................24 2.10 连续变量的概要统计.............................................................................................................25 2.11 为计算概要信息创建可重用的代码.....................................................................................26 2.12 变量的选择和评分简介.........................................................................................................30 2.13 小结.........................................................................................................................................31vi | 目录 第 3 章 音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集............................................................................33 3.1 数据集.......................................................................................................................................34 3.2 交替最小二乘推荐算法...........................................................................................................35 3.3 准备数据...................................................................................................................................37 3.4 构建第一个模型.......................................................................................................................39 3.5 逐个检查推荐结果...................................................................................................................42 3.6 评价推荐质量...........................................................................................................................43 3.7 计算 AUC .................................................................................................................................44 3.8 选择超参数...............................................................................................................................46 3.9 产生推荐...................................................................................................................................48 3.10 小结.........................................................................................................................................49 第 4 章 用决策树算法预测森林植被.........................................................................................51 4.1 回归简介...................................................................................................................................52 4.2 向量和特征...............................................................................................................................52 4.3 样本训练...................................................................................................................................53 4.4 决策树和决策森林...................................................................................................................54 4.5 Covtype 数据集 ........................................................................................................................56 4.6 准备数据...................................................................................................................................57 4.7 第一棵决策树...........................................................................................................................58 4.8 决策树的超参数.......................................................................................................................62 4.9 决策树调优...............................................................................................................................63 4.10 重谈类别型特征.....................................................................................................................65 4.11 随机决策森林.........................................................................................................................67 4.12 进行预测.................................................................................................................................69 4.13 小结.........................................................................................................................................69 第 5 章 基于 K 均值聚类的网络流量异常检测........................................................................71 5.1 异常检测...................................................................................................................................72 5.2 K 均值聚类...............................................................................................................................72 5.3 网络入侵...................................................................................................................................73 5.4 KDD Cup 1999 数据集.............................................................................................................73 5.5 初步尝试聚类...........................................................................................................................74 5.6 K 的选择...................................................................................................................................76 5.7 基于 R 的可视化......................................................................................................................79 5.8 特征的规范化...........................................................................................................................81 5.9 类别型变量...............................................................................................................................83 5.10 利用标号的熵信息.................................................................................................................84 5.11 聚类实战.................................................................................................................................85 5.12 小结.........................................................................................................................................86目录 | vii 第 6 章 基于潜在语义分析算法分析维基百科 ........................................................................89 6.1 词项 - 文档矩阵.......................................................................................................................90 6.2 获取数据...................................................................................................................................91 6.3 分析和准备数据.......................................................................................................................92 6.4 词形归并...................................................................................................................................93 6.5 计算 TF-IDF .............................................................................................................................94 6.6 奇异值分解...............................................................................................................................97 6.7 找出重要的概念.......................................................................................................................98 6.8 基于低维近似的查询和评分.................................................................................................101 6.9 词项 - 词项相关度.................................................................................................................102 6.10 文档 - 文档相关度...............................................................................................................103 6.11 词项 - 文档相关度...............................................................................................................105 6.12 多词项查询...........................................................................................................................106 6.13 小结.......................................................................................................................................107
122.Thrift和
spark
-sql
客户端
部署
【代码】122.Thrift和
spark
-sql
客户端
部署。
CDH上再安装其他版本的
Spark
客户端
假设CDH上已经安装了
Spark
1.6.0和
Spark
2.4.0,用
spark
-shell和
spark
2-shell可以分别调用两个版本的
Spark
。现在需要安装第三个版本的
Spark
客户端
,这里讲述这种场景下再安装一个1.6.3版本的
Spark
客户端
。 首发于: https://www.jwldata.com/archives/15.html 普通的
Spark
客户端
安装可以参考往期文章: https://www.jwldata.com/archives/116.html 场景和目标 CDH上已经安装.
spark
客户端
配置
spark
客户端
配置 一、需已安装 hadoop
客户端
hive
客户端
jdk1.8 二、配置文件
spark
-2.3.2-bin-hadoop
2.6
.tgz 三、配置
客户端
tar -zxvf
spark
-2.3.2-bin-hadoop
2.6
.tgz -C /opt/beh/core 将hadoop配置文件core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml拷贝到...
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