Spark Streaming项目实战数据集

Spark Streaming 项目实战的数据集还挺实用的，适合想上手流式的你。项目里不仅包含主程序，还有各种模拟工具，像是MockRealTime.scala和RandomNumUtil.scala，拿来直接跑起来做测试方便。 Spark Streaming的微批思路，还蛮适合初学者理解实时数据。它不是一条一条，而是把数据切成一小批一小批来干，代码写起来也没那么绕。 项目里的RealTimeApp.scala就像总指挥，配置输入输出，逻辑一把抓。你要是还不太熟 DStream 怎么搞的，看看里面的注释和代码结构，立马就清楚了。 还有几个辅助工具类也蛮贴心的。比如RedisUtil.scala

spark 0 2025-06-14

金融大数据应用场景分析信贷风控案例

金融大数据的信贷风控案例，挺适合刚接触银行数据场景的前端同学看一看。银行里的风控，不再靠死板的历史数据了。现在更多是用大数据来整合像客户评价、行业动态、消费习惯这类新鲜数据，用起来更灵活，评估更靠谱。比如你要做个信贷评估系统界面，里面要展示企业的征信情况、经营状态，甚至社交关联。这时候你就得知道这些数据从哪儿来、怎么——这篇文章讲得还挺清楚的。文章里提到的内外部数据整合，用起来其实不复杂，就是你得拉一堆接口，把信息归类好。比如从人行征信系统拉信用记录，再结合一些第三方的经营数据，形成一个完整的风险评分。如果你对实时风控感兴趣，推荐你顺带看看这篇《基于流式大数据技术的金融业务风险实时监控》，讲得

spark 0 2025-06-14

Kettke插件架构解析

插件架构的灵活性，一直是系统扩展性的重要指标。Kettke 的插件机制做得还挺巧妙的，源码不算复杂，逻辑也清晰，适合你去看一眼。像它的插件加载部分，用的就是一种比较轻量的注册表模式，registerPlugin()一挂，整个流程就跑起来了。 整体结构不臃肿，plugin-manager.js里的管理逻辑也不绕，用事件机制来驱动插件调用，响应也快。你要是做过 Electron 或 Webpack 插件，应该一下子就能上手。 我比较推荐你从这个入手：Kettke 数据库插件源码，里面的例子蛮贴合实际的，像数据库切换、日志输出这类需求，几乎一对一能对上你的场景。 如果你对源码层面的实现感兴趣，也可以

spark 0 2025-06-14

家长观察日教育活动心得分享

家长观察日其实是一个挺有意义的活动哦！通过这种方式，家长能直接看到孩子在幼儿园的表现，了解他们在学校的学习和生活状态。而且，这种活动还拉近了家庭和学校的距离，增加了沟通与合作。你可以看到老师如何通过游戏、互动等方式，巧妙地把教育内容融入其中，真的是充满了创意和专业性。这不仅让孩子们开心地学习，还培养了他们的语言能力和思维能力。 另外，幼儿园的环境对孩子们的成长也有大的影响。教室里温馨的布置、丰富的玩具和学习材料，都为孩子们了一个适宜的学习和社交空间。而且，老师的关爱和细心照料，让孩子们感受到温暖，有助于他们情感和社交能力的培养。 通过家长观察日，我还发现规则教育在孩子们成长过程中也重要。老师们

spark 0 2025-06-14

Spark技术内幕深入解析内核架构设计与实现原理

黑盒里的 Spark 内核怎么运转的，多人都只知其一不知其二。这份Spark 技术内幕文档就挺有意思，内容扎实，讲得也不绕，适合你想系统梳理 Spark 架构的时候看一看。 DAG 调度器的设计思路讲得蛮清楚，配合源码解读，读起来还挺顺畅。比如你想了解Stage 划分、Task 调度这块，文档里不仅有流程图，还有关键类和方法的。 内存管理机制也有覆盖，像UnifiedMemoryManager这种容易混淆的类，它会结合场景讲怎么分配执行和存储内存。响应也快，调优建议也贴心。 如果你是刚转 Spark 的同学，文档的语境比较亲民，不用太担心看不懂。像RDD到DataFrame这类转型，它都用实际

spark 0 2025-06-14

MovieLens 1M推荐系统数据集

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模

spark 0 2025-06-14

Spark压缩编解码最佳实践

压缩算法的调优一直是性能控绕不开的话题。Spark 里的压缩编解码，如果用得巧，不仅能减小存储，还能让速度快不少。这次 Intel 的大数据团队干脆上了自家招牌：ISA-L、LZ4-IPP、ZLIB-IPP还有ZSTD这些专为 IA 架构优化的利器，拿来就能用，效率还挺高。 拿TPC-DS和HiBench做了基准测试，数据一跑就能看出差别。像iGZIP在大文件场景下压缩率和解压速度都比较理想，ZSTD也蛮适合需要高压缩率的情况。嗯，测试方式也挺实在，不搞玄学，跑的就是常用场景。 还有个细节，别小看这些“硬件加持”的算法，多人以为是服务器专属，其实普通 PC 上也能跑出效果。关键是要在Spark

spark 0 2025-06-14

Nvidia驱动安装方法Ubuntu 18.04.2RTX2080

Nvidia 显卡的安装有时候真挺折腾的，是在Ubuntu 18.04.2系统下搞定RTX2080驱动。你要是没经验，一不小心就装错版本，系统直接黑屏重启不了那种……我之前也是绕了不少弯路，后来才找到几篇讲得比较清楚的教程，还挺管用的。

spark 0 2025-06-14

数据分析师全套课程从零到精英

上千课时的超全教程，一次性打包搞定数据。内容从入门到进阶都安排得明明白白，Excel、Python、R、SQL、机器学习、大数据全都有。你要是刚开始学，不知道从哪下手，这套资源挺适合捡起来就干的，前期跟着练，后期上手项目不慌。Excel 的基础统计讲得还挺细，比如怎么用函数算标准差、怎么做数据清洗，响应快、操作也直观。进阶部分讲到Python里的 pandas 和 matplotlib，日常做数据清洗、画图都靠它们，比如你拿到一堆销售数据，用 df.groupby('地区').sum() 分分钟就能看出区域分布。SQL 这一块也有，SELECT、JOIN、GROUP BY全讲到了，配合案例学，

spark 0 2025-06-14

Spark家庭收支统计与分析项目

Spark 的家庭收支统计和系统可以说是一个既实用又好玩的项目案例。它结合了分布式计算的高效和现代数据的灵活性，适合想深入了解 Spark 的你。里面用了挺多关键技术，比如RDD和Spark SQL，还能接触到数据清洗、统计、甚至实时流这些比较热门的方向。这个项目的代码结构也蛮清晰，模块化设计让后续扩展和维护都方便。适合用来练手或者直接套用到实际场景。哦对了，如果你有前端技能，还可以试试用D3.js或者Echarts做数据可视化，炫酷又直观。

spark 0 2025-06-14