基于Spark的机器学习课程介绍

基于 Spark 的机器学习课程，内容比较聚焦，用 Scala 来实现各种 ML 算法，挺适合想快速上手的大伙儿。课程里讲得比较清楚，像 KMeans、逻辑回归这些常见算法怎么跑、怎么调参，都会带你一步步来，省心不少。 Scala 语言的代码风格偏简洁，配合 Spark 的分布式计算，效率还是蛮高的。你写个pipeline、调个transform啥的都挺流畅，响应也快。适合搞大数据那一挂的同学，尤其是做 ETL 和建模的。 要是你还不太熟 Spark 的底层机制，课程里也顺带讲了RDD、DataFrame还有任务调度这块，听完心里有底。比起直接啃官方文档，这种方式更容易吸收。 如果你正好在找学

spark 0 2025-06-16

Elasticsearch CCR同步参数对Leader性能影响

CCR 的同步参数调优经验分享，真的挺有用，尤其是你在做 Elasticsearch 集群复制的时候。CCR（Cross-Cluster Replication）就是个让你跨集群备份数据的机制，说白了就是 Leader 集群把数据同步到 Follower 集群上。几个参数得重点说下，ccr.indices.recovery.max_bytes_per_sec这个限制同步速度，流量太大你 Leader 压力就上来了；ccr.indices.recovery_activity_timeout是 Leader 等 Follower 的时间，等太久直接同步失败；还有ccr.indices.recove

spark 0 2025-06-16

C16线激光雷达使用说明书镭神

混合固态的 C16 线激光雷达，用起来真挺顺手的。镭神这款设备小巧但不简单，16 束激光一圈扫下来，三维点云数据清晰得。你要是搞自动驾驶、机器人导航这类项目，它还挺适合的。 混合固态结构的设计，结合了机械旋转和电子扫描，既稳定又抗干扰，不怕你环境复杂。点云密度高，实时性也不错，想搞三维建图的朋友用它就对了。 配置上也不难，接个以太网或者串口，设好波特率和数据格式，再装好驱动库和解析工具就能跑了。路径、库名这些，文档里写得还挺清楚。 实际用的时候，记得别让雷达视野被挡，数据得过一遍滤波，别啥都拿来用。定期做个雷达校准，能保持精度。还有啊，别拿它去高湿或者极端环境折腾。 要是遇到信号掉了、数据不准

spark 0 2025-06-16

Spark核心架构与调度机制详解

源码级别的 Spark 教程，推荐这本《Spark 源码》。书里讲得挺细，从 Spark 的核心架构到调度、内存管理、Shuffle、容错机制一网打尽，干货多还接地气。对 RDD 的那部分清晰，配合实际例子，看完你就明白 Spark 到底是怎么把任务拆成 Stage、怎么调度 Task、怎么搞内存分配的。调度那块我觉得是整本书的亮点，DAGScheduler和TaskScheduler的配合讲得挺透，还有怎么把一个 Job 分成多个 Stage，也有图有代码，适合搞性能优化的同学深入研究一下。如果你之前在用RDD或者DataFrame，但总觉得系统黑箱，那这本书刚好能帮你掀开盖子，看看 Spa

spark 0 2025-06-16

Learning Spark SQL数据处理指南

数据里的 Spark SQL，用起来就像是 SQL 界的瑞士军刀。DataFrame的接口写着舒服、跑得也快，还能JSON、Parquet甚至 Hive 表，格式都不挑。嗯，多语言支持也挺贴心，Scala、Python都行，跨平台用起来也省心。 《Learning Spark SQL - Aurobindo Sarkar》这本书讲得还挺系统，从DataFrame和Dataset的基本操作开始，到怎么用SQL搞定JOIN、GROUP BY、ORDER BY这些常规操作，讲得清楚，例子也挺接地气。 性能调优部分也挺实用，像是 Catalyst 优化器的逻辑/物理计划转换，还有代码优化的小技巧，对写

spark 0 2025-06-16

Spark内核解析

嘿，Spark 的内核源码解析是个不错的资源，能让你对 Spark 的运行机制有个更清晰的理解。Spark 作为大规模数据框架，它的核心组件和原理对于开发者来说挺重要的。如果你有兴趣深入了解 Spark 如何运作，尤其是如何任务调度、资源管理这些细节，看看这份源码解析文档蛮有的。文中还详细了Driver、Executor、ClusterManager等关键组件的角色和工作方式，对于你理解整个分布式计算架构会有大。 除了核心概念，文档还讲了RDD、DAG和TaskScheduler等重要内容。这些都能你更高效地利用 Spark 数据，提升计算效率。，学习这些源码不光能让你掌握 Spark 的基本

spark 0 2025-06-16

CASIA-WebFace人脸识别数据集

4.1G 的CASIA-WebFace 数据放在了百度云上，下载挺方便的。人脸识别项目用得比较多，训练起来效果还不错。压缩包结构清晰，直接解压就能用，不用自己再写预脚本，省事不少。 数据的标注做得还可以，的图像都单独放在文件夹里，分类也清晰。配合FaceNet或者InsightFace这种模型用，训练流程蛮顺的。新手也能上手，没什么坑。 哦对了，资源来自CPUD 站点，链接是公开的。网盘下载速度还行，开个会员更快点。压缩包不小，记得提前清理下磁盘空间。 如果你最近刚好在搞人脸识别、想试试现成的训练数据，那这个资源还挺合适的。别忘了做好数据备份，万一丢了重新下可得等半天呢。

spark 0 2025-06-16

ArcGIS矢量转栅格操作指南

ArcGIS 里的矢量转栅格功能，算是 GIS 里出镜率比较高的操作了。是在需要和其他栅格图层叠加时，矢量数据总得先转一下。这个功能就藏在ArcToolbox的转换工具里，路径不算深，几步就能搞定。 操作也挺直观的，选好你的矢量图层，指定个值字段（比如高程、人口密度这些数值类型的字段），再设个输出路径，像元大小根据你的精度需求来调，点个“确定”就能跑起来。嗯，效率还不错。 我比较建议你用面转栅格，它更专注面状要素，不容易出错。像元大小建议控制在 30 米左右，既不会太模糊，又不至于太耗资源。，要看你具体的需求。 要注意的是：字段选错了，结果就不对；像元设得太大，图像就糊；设太小，电脑得跑半天。

spark 0 2025-06-16

ADALM-PLUTO卸载讲义3.0

卸载操作的 ADALM-PLUTO 讲义_ver3.0，是那种实用性比较强的资源，适合你在做系统清理或升级时用得上。卸载 Porter 部件的流程讲得蛮清楚，从前提条件到每一步指令，挺适合不想踩坑的你。像使用 PuTTY 连主节点啊，还有怎么切到${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/pack目录、执行./unregister_pack.sh命令这些，操作都不复杂。OMS 重启那段要注意，FusionInsight Manager 会暂时不可用，别在这时候操作其他敏感任务，省得折腾。讲义也比较适合那些正在做FusionInsight平台维护的朋友，对 ADALM 和

spark 0 2025-06-16

Hadoop+Spark节点显示异常排查指南

Hadoop 和 Spark 节点突然不显示？别急，遇到这种情况还挺常见的，尤其是在搞分布式集群的时候。资源连不上、版本不兼容、配置文件少写一行，都是罪魁祸首。这里有一篇文章，手把手教你排查和，写得还蛮清楚的，不是那种看完还是一头雾水的类型。 像spark-defaults.conf和slaves文件，多人第一次配的时候容易漏，要是节点跑不起来，先去那俩地方看看写没写对。还有网络防火墙那块，别忘了检查端口是不是被拦了。 你如果是用的Hadoop 3.2配Spark 3.x，建议也顺手看看这几个相关资源，都是我自己用过觉得还不错的： Spark 3.0.1 for Hadoop 3.2 —

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