FastSparkStreaming 2.0Spark流式处理工具

快速业务开发时的救星就是这个 FastSparkStreaming-2.0.jar。支持Kafka和Spark Streaming结合，两种比较实用的plan 设计模式：缓存模式和窗口模式，对不同场景都挺友好。 缓存模式的逻辑比较直白：结果直接丢进Kafka，不玩窗口那一套，适合对实时性要求高但不追求批间状态的场景。比如日志收集系统，落一波 Kafka 就完事儿。 窗口模式就偏复杂点了，适合需要对数据做窗口聚合或的需求，比如 10 分钟交易统计啥的。这种模式不持久化中间批次结果，轻量一些，资源占用也小，蛮适合日常数据类任务。 要注意的是两种模式不能混着用，选哪个看你业务需求。文档和代码都在作者

spark 0 2025-06-14

XGBoost4J-Spark 1.1.2分布式集成组件

Xgboost Spark 结合了 Xgboost 的强大预测能力与 Spark 的分布式计算优势，简直是大数据时的好帮手。通过 Xgboost 的 Jar 包，你可以在 Spark 上实现快速且高效的训练和预测。两个核心的 Jar 包：xgboost4j_2.11-1.1.2.jar和xgboost4j-spark_2.11-1.1.2.jar需要添加到 Spark 的类路径中，这样 Spark 才能识别并调用 Xgboost 的 API。至于 Python 接口，通过PySpark，你可以轻松将 Python 脚本与 Spark 集群对接，进行大规模数据。而且，这种配置能保持模型性能不变，

spark 0 2025-06-14

IEC IoT 2020数字化转型白皮书

数字化转型时代的推进速度，真是让人有点应接不暇。IEC_WP_IoT 2020_zh.pdf这份文档，内容挺扎实，主要讲的是各行各业在数字化浪潮中怎么重新定义自己，像城市化、气候变化、供应链这些老大难问题，文件里都有提到。 从开发者角度看，文档里提到的“数字化一切”蛮有意思的。不止是做个官网、写个后台系统那么简单，更像是把每一个环节都用数据打通。像你在开发供应链相关系统时，就可以参考下这份文档里提到的“数据中台”概念。 配套的相关文章也挺全，像全球数字化转型的路径与趋势这篇，适合了解整体格局。还有数据中台源代码免费分享这个链接，实用性强，代码也清晰，适合直接上手试试。 建议你下载下来，用碎片时

spark 0 2025-06-14

Spark 2.1.1Java+Scala官方API文档

最新版本的Spark 2.1.1的 Java 和 Scala 官方 API CHM 文档，自己制作的版本，虽然有些小问题，但基本功能和内容都全。想了解Spark的 API 细节？这份文档适合用来快速查阅。文档结构清晰，搜索功能也挺方便。虽然有些细节需要自己调整，但总体上还是蛮实用的。如果你是Spark开发者，或者在使用Scala大数据，这个资源还是挺值得一试的。嗯，下载链接也方便，随时可以查看，无需联网。总体来说，挺推荐的！

spark 0 2025-06-14

Spark Streaming Kafka 0.8稳定版实时数据流处理

spark-streaming-kafka-0-8 的稳定版本，适合实时流数据，依赖少，启动快，适合初次尝试 Spark 流的同学。你要是用过 Kafka，肯定知道它配合 Spark Streaming 玩起来多带劲，像消费日志、指标、实时清洗数据都能搞。 运行起来挺顺滑，assembly版本直接用spark-submit就能跑，不用东拼西凑依赖。嗯，日志一出来，消费者那边立马能响应，数据一条不落，可靠性还不错。 另外，这版本跟Kafka 0.8打得火热，适合老系统升级不及时的情况，省心。代码也简单，维护方便，连线上线都不用调太多参数。 如果你是想做个轻量实时监控系统，或者日志清洗的组件，这包

spark 0 2025-06-14

Flume最佳实践手册

Flume 最佳实践手册简直是大数据日志收集的神器，尤其适合用来大规模数据的流动。它通过分布式、可靠的方式将日志数据从源头传输到目的地，过程高效、稳定。你可以把 Flume 当成一个数据流转车间，Event 就是车间里的货物，Source、Channel 和 Sink 就是运输路径，确保数据顺畅流动。FlumeNG 版本 1.6 是它的轻量级版本，使用简单，还支持故障转移，挺适合中小型项目。通过理解 Flume 的架构，你能快速上手并优化数据流。像 ExecSource 和 SpoolSource 这些组件，你可以根据需要灵活配置，实用性蛮强的。如果你在大数据场景下需要高效日志流，Flume

spark 0 2025-06-14

滴滴技术沙龙第7期分布式系统与微服务架构

滴滴技术沙龙的第 7 期演讲资料，内容还挺硬核的。讲了滴滴网关架构、订单平台演进，还有瓜子的 IM 系统啥的，都是实际业务里踩过坑的总结。压缩包直接打包好了，PPT、PDF 那种一应俱全，下载下来慢慢啃也不着急。你要是对大厂系统设计感兴趣，强烈建议收藏一下这个。

spark 0 2025-06-14

Spark 2全面精讲含调优与实战案例【非王家林版本】

如果你对大数据有点兴趣，或者想深入了解一下Spark2，这个资源应该挺适合你。Spark 的学习从基础到进阶都有，内容全面。是它不仅仅了Spark2的基础知识，还有一些实用的调优案例，能让你快速上手并提高效率。Spark 调优实战案例分享这篇文章就是不错的实战案例，挺有的。你还可以从其他相关的资源中学到一些大数据开发的技巧，比如Python 与 Spark结合的案例，实战性强。对于想做毕业设计的同学，也可以参考一下关于Spark 自动调优机制的研究，理论加实践，效果应该蛮不错的。至于安装部分，Windows 版本的安装包也能轻松搞定。Spark2的学习不仅是基础入门，更多的也是如何在实际场景中

spark 0 2025-06-14

Apache Spark 2.4.3核心调度机制

Spark 2.4.3 的源码，蛮适合想搞懂大数据底层机制的朋友。spark-core_2.11是核心模块，涵盖了从 RDD 到 DAG 调度、内存管理，再到任务调度和 Executor 的方方面面。你要是有时间啃源码，这一版还挺稳当，结构清晰，逻辑也不绕。里面的DAGScheduler和TaskScheduler这两个类，建议重点看看，调度流程基本就靠它俩撑着。

spark 0 2025-06-14

Apache Spark生态系统学习指南

大数据的日常里，Spark 生态系统算是个比较常用的家伙了，挺全能的，批、流都能上。Spark Core负责底层调度，Spark SQL管结构化数据，MLlib搞机器学习，GraphX玩图计算，几乎啥都有。 RDD 的 RDD概念是基础，它是弹性分布式数据集，说白了就是能并行运算的大块数据。你写的任务都会先被切片，丢给各个 Executor 跑，Driver 就像个调度员，负责发号施令，Cluster Manager 就像物业，分配房间（资源）用的。 实际用下来，Spark Streaming实时数据也挺不错，比如日志监控、实时推荐系统这些都靠它撑着。MLlib呢，虽说不算最先进，但拿来训练一

spark 0 2025-06-14