艾瑞咨询2020年中国数据中心行业发展洞察

中国的数据中心行业正在迎来新一轮的增长，尤其是 5G、物联网和工业互联网等技术的成熟，带动了数据中心的需求暴增。艾瑞咨询的这份报告，深入了数据中心的分类、发展环境及市场趋势，给出了未来的行业发展路径。如果你对数据中心的前景感兴趣，这份报告能给你不少启发。除了行业趋势，报告还涵盖了如何借助云计算、大数据等技术提升行业效率，挺值得关注的。

spark 0 2025-06-16

2015年中国车主十一出行大数据报告

十一期间车主的出行偏好、时间分布还有高速通行习惯，看完这份 2015 年的大数据报告，感觉挺有意思的。报告里有大量的可视化图表，得蛮细致，尤其是节前节后车流高峰对比，做前端交互项目的时候能直接拿来参考数据结构和用户行为模型。

spark 0 2025-06-16

SBT 0.13.15构建工具

Scala 老项目的好搭子——SBT 0.13.15，虽然是老版本，但在不少旧系统里还蛮常见的。安装也不复杂，准备好JDK 1.6+，下个包、配下PATH环境变量，跑个sbt version就能验证搞定。它的构建逻辑比较清晰，用Build.scala文件配好依赖、结构清楚点就 OK，像src/main/scala和src/test/java这类目录都是固定套路。嗯，依赖啥的就交给libraryDependencies去管，SBT 自己会拉。命令操作也都挺顺手的，像compile编译、test测试、package打包，控制台敲一敲就完事儿了。第一次跑的话要下载一堆 jar，慢点正常，耐心等下就好

spark 0 2025-06-16

Spark企业级实战指南

Spark 企业级实战这本书挺适合有一定基础的开发者，尤其是想深入了解 Spark 在企业中的实际应用的朋友。它的内容比较全面，从典型的企业案例讲起，再到深入 Spark 的内核源码，内容相当有深度。你要是对大数据有兴趣，这本书肯定能给你带来不少启发哦。是它的中文版 PDF，带有目录，挺方便查阅的。无论是你要在公司项目中用到 Spark，还是自己探索一些底层实现，都能从中获得多实用的知识。你如果想从源码角度理解 Spark 的工作原理，看到它是怎么海量数据的，真的是不错的选择。

spark 0 2025-06-16

驱动器未格式化提示数据恢复方法

遇到“驱动器中的磁盘未被格式化，想现在格式化吗？”的提示，硬盘分区出了问题。别急，直接格式化会丢失数据，得先恢复数据再修复分区。你可以通过一些靠谱的数据恢复软件来，比如“极光数据恢复”就挺好用。操作步骤不复杂，先安装并运行软件，扫描一下出问题的分区，快速扫描找不到的话可以深度扫描，恢复文件之后再复制到其他盘。，修复分区时要小心，最好先备份恢复的数据，避免二次损坏。记住，恢复前不要往有问题的分区写数据，避免覆盖丢失的文件。如果不确定操作，可以找专业的服务。

spark 0 2025-06-16

Advanced Analytics with Spark 2nd Edition数据挖掘与案例实战

案例驱动的 Spark 教程，挺适合你想深入搞数据挖掘的时候翻一翻的。《Advanced Analytics with Spark 第二版》里的例子都比较贴地气，像是推荐系统、异常检测这种，拿来就能跑。 源码全公开，结构清晰，改起来也方便。你可以直接上 Spark 高级数据源码 看看，里面的数据集和脚本都帮你准备好了，响应也快。 Spark的RDD和DataFrame切换逻辑，在书里讲得挺透的。比如用filter用户行为数据，或者通过groupBy做简单聚合，流程都清楚，适合新手跟着练。 如果你想知道实际数据问题怎么影响结果，推荐顺手读下 数据挖掘案例：缺失天气属性的影响，和主书内容衔接挺紧的

spark 0 2025-06-16

基于Spark技术的网络大数据分析平台搭建与应用

基于 Spark 技术的网络大数据平台，算是我用过比较顺手的一套系统，适合电信行业那种又杂又多的信令数据。平台的实时性和扩展性都挺不错，响应快，数据量上来以后直接加节点就能顶住，不用重新折腾架构，省心。平台底层是Spark，你知道它和传统的 Hadoop 比，胜在内存计算快，尤其是迭代算法，比如推荐系统、聚类那类，跑得挺溜。核心用的是RDD和Dataset，想灵活点还可以用DataFrame那套 API。信令数据这块，主要是网络里的控制消息，类似拨打电话、发短信时系统之间的沟通。用 Spark 来，效率真心高，问题定位、网络调优都靠它来加速，效果蛮的。顺带提一句，它还能和HBase打配合，数据

spark 0 2025-06-16

Discuz!6社区平台模板

社区平台开发的资源，Dizcuz6 的社区平台开发还挺有意思的。结构清晰，功能也比较全，像论坛模块、用户管理这些都有现成的思路，适合拿来当项目模板或者快速搭建原型。 搭配MySQL一起用会更顺手，数据库结构也比较规范，自己改表、加字段都挺方便的。还有一点，它对权限控制这块做得还不错，适合多角色系统，比如管理员、普通用户。 如果你正好在做课程设计或者想试试 Spring MVC 做后台，可以顺手看下这个案例：锦绣苑社区管理与居民活动平台，实战性比较强，响应也快，代码也简单。 哦对了，还有个分层 BLOG 社区识别算法也值得一看，虽然听起来像算法研究，但思路用在社交图谱上也蛮有的，看看思路也不亏：

spark 0 2025-06-16

Iris分类数据集

iris.csv 的分类数据，真的是机器学习入门选手绕不开的一份宝藏资源。数据结构清晰，三个类别，四个特征，CSV 格式直接拿来用，适合你练手分类模型。不管你用的是 Python 的scikit-learn，还是 Weka 这些可视化工具，都挺方便的。你要是想了解数据集背景，鸢尾花（Iris flower）本身也是个经典的案例。 我自己最早也是拿它来试了下逻辑回归，后来又用在神经网络上测试分类效果。说实话，数据量不大，跑得快，调参也不烦，反馈快，哪怕你代码写得不太优，也能快发现问题。像train_test_split分个训练集测试集，几行代码就能跑起来。 如果你用 Weka 的话，别错过这个I

spark 0 2025-06-16

Spark 2.1.1大数据计算框架

Spark 的 2.1.1 版本压缩包，真挺适合想在本地或者集群上玩转大数据的你。核心模块清晰，像是任务调度的Spark Core、写 SQL 像查数据库一样顺手的Spark SQL、还有能搞流的Spark Streaming，都上手。嗯，spark-2.1.1.tgz下载解压就能用，设置好环境变量就能跑。搭配YARN或Kubernetes也方便。

spark 0 2025-06-16