Spark基本工作原理与入门教程

分布式的大数据框架里，Spark的迭代式计算挺有意思的，速度快不说，代码也还算好上手。尤其是内存计算这块，省了不少 I/O 等待，搞机器学习啥的合适。内存为主的计算模型，是Spark的一大优势。你写完逻辑丢进去，它自己就把任务拆分、分发，跑在多个节点上，完再自动聚合，嗯，挺省心。如果你用过 Hadoop MapReduce，会觉得Spark响应更快，尤其迭代任务不用一遍遍写磁盘，体验上差距挺大。像模型训练、图计算这类多轮次任务，它比较拿手。不过用的时候要注意，内存不够的时候，它也会退到磁盘上运行，虽然不会挂，但性能会掉一点。建议资源紧张的时候做下缓存策略调优。如果你对分布式计算还不太熟，下面这

spark 0 2025-06-16

91位图助手GIS遥感工具

遥感图资的整理工作里，91 位图助手算是个挺省心的家伙了。支持各种遥感卫星的数据下载，像Landsat、哨兵卫星这些常用的都能搞定，下载界面也比较直观，没啥学习成本。 你要是经常折腾GIS 地图，尤其涉及影像拼接、行政区划、栅格矢量转换这种操作，用它真能省不少事。像下载中国各省市县的边界图，点一下就能下，还支持shp格式，拿来就能在QGIS或者ArcGIS里用，方便得。 我试了下，数据源还挺全的，国内外的资源都有。你甚至还能下到世界遥感影像，做个全球图啥的也不是问题。搭配网站上那些地图资源，比如这个中国矢量地图，基本够用。 哦对了，还有个彩蛋，顺手还能看看像Vue 导图、Hadoop 思维结构

spark 0 2025-06-16

Spark企业级实战版

企业级项目的实战经验，Spark的各种用法全都拎得清楚。大数据 Spark 企业级实战版.pdf这本资源，适合已经入门、想往项目里落地的你。不光讲原理，更多是实操——任务调度、DataFrame转换、性能调优，干货挺多。 PDF 里的案例用的是真实场景，像是电商点击流、日志实时，通俗易懂，代码也不绕。嗯，看着学，你会发现Spark Streaming也没那么玄乎，实时+离线一体化，思路清晰。 配合下面这几篇文章一起看，效果更好： 大数据 Spark 企业级实战详解，结构更系统，适合搞全栈方案的你 Spark2.x 企业级项目实战：实时统计+ETL，专注实时链路的朋友值得一看 Sp

spark 0 2025-06-16

Apache Spark 3.4.3分布式计算引擎

内存计算的 Spark 引擎，大数据是真的快。用的是Scala写的，操作分布式数据集就像本地集合那样简单直观。相比Hadoop MapReduce，它支持数据保存在内存中，省去反复读写磁盘的烦恼，跑迭代算法（比如机器学习）合适。对于做分布式计算的你来说，Spark 算是比较成熟的方案了。不只是性能好，生态也挺全，支持SQL 查询、图计算、流式，你想要的场景基本都能覆盖。安装包是spark-3.4.3-bin-hadoop3.tgz，打包好了的，拿来就能用。你用./bin/spark-shell一跑，立刻进 REPL 环境，测试点数据分分钟出结果。注意哦，虽然 Spark 自带了本地模式，但如果

spark 0 2025-06-16

能耗数据五年周期采集记录

能耗数据的五年采集记录，周期还挺细的，15 分钟一条，数据量扎实。12 月份的整月数据已经整理好了，你直接能在addtagdata.txt里看到类似MT_001:0;MT_002:5这样的键值对。原始日志放在data.log，有点杂，但灵活性高，你想啥自己拉数据就行。 文件格式还挺人性化的，起来蛮顺手的，用Pandas做个数据透视表、折线图啥的也方便。其实要你想把这些做个 MySQL 存储，再定期，也是没啥压力。 我还顺手翻了几个周边资料，像是MySQL的快速入门，还有R 语言、MATLAB那边做采样周期的内容，基本能搭配着来，节省不少时间。 数据过程中记得对异常点做下，比如后面几条MT_37

spark 0 2025-06-16

腾讯游戏大数据可视化应用分析

大数据的可视化应用，腾讯游戏的实践案例，真的是蛮有意思的。邓大付在这份 PDF 里讲了不少真实场景，比如怎么用玩家行为数据优化运营策略，怎么从日志数据里挖掘出玩家的流失预警点。这些听起来有点抽象，但文档写得还挺接地气，结合了多项目实操经验。 里面提到的数据挖掘流程，从数据清洗、特征提取到模型应用，基本涵盖了做前端时接触大数据时会遇到的关键环节。举个例子，像你写一个游戏看板，后端的数据质量就关键，这 PDF 里讲的东西，刚好能帮你更懂背后逻辑。 而且他还讲到了实时数据，比如通过Kafka和Spark Streaming做在线，这块对前端来说虽然接触不多，但理解下整体框架后，和后端沟通起来顺畅多了

spark 0 2025-06-16

Scala知识思维导图

黑白风格的 Scala 知识思维导图，结构清晰，内容挺全面，适合入门也适合复习。尤其是函数式编程那块，整理得蛮系统，连常见模式都帮你列出来了，拿来就能用。 Scala 的函数式思想其实挺灵的，用好了能省不少事。你一开始会有点不适应，但看这张导图就顺多了——比如map、flatMap怎么配合 Option 用，图上标得明明白白。 还有几个相关资料我顺手也放上了，比如 Packt 那本 PDF，还有面向 JVM 的实战书，配合思维导图一起看更有感觉。不熟的概念，图上一扫，书里一查，效率比盲翻快多了。 对比起来，Redis、YARN 这些导图也还不错，但 Scala 这个思维导图在逻辑关系上更紧凑些

spark 0 2025-06-16

Big Data Analytics大数据分析实用指南

数据师的随手宝典，Big Data Analytics算是挺贴心的一个小册子。你要是经常折腾Spark、Hadoop这些东西，它就像一把顺手的扳手，啥时候卡住了，翻一翻，立马通了。内容不深奥，讲得比较实在，适合动手多、动脑快的你。用Spark在Hadoop 集群上搞大数据，最怕就是环境复杂、步骤繁琐。这本指南就比较清爽，重点都挑出来了，不废话。尤其在分布式调优上，思路清晰，挺省时间。要是你对Python和Scala感兴趣，那边也有配套资源，比如Python Spark 大数据课程，上手快，代码风格也清爽。Scala 与 Spark 实战那篇文章更偏实战，适合想深入点的你。做大数据不是光靠主力框

spark 0 2025-06-16

Spark大数据处理原理、算法与实例

黑白分明的章节结构、案例驱动的方式，Spark的原理和实战讲得都挺明白。书里从Hadoop讲起，帮你理清从 MapReduce 到 Spark 的演变过程，算是做了个比较扎实的铺垫。适合对大数据框架有点基础、但还没搞清底层原理的你。实战部分也挺接地气，Spark Shell、Scala 插件、还有如何看 Spark Web UI 都有写，跟着做一遍，环境就能跑起来，蛮省心。RDD DAG构建和 Task 调度这块解释得也不啰嗦，用图加例子，一看就懂。嗯，如果你对 Spark 内部机制比较好奇，这几章别跳过。另外推荐几个关联文章，像Spark 与 Hadoop 大数据开发指南这种，跟这本书搭配看

spark 0 2025-06-16

Scala集合应用案例-基于SoC FPGA的开发教程

集合操作的实战例子，Scala 写的，结合了foldLeft和ArrayBuffer，在做字符统计、数据结构转换这些事儿上还挺方便的。你直接看代码就能懂，逻辑不复杂，尤其适合刚接触函数式编程的同学。 foldLeft的用法是个重点，嗯，拿sentence里的一串重复字符做练习，再好不过了。一行行撸下来，手感会比较快建立。像下面这样： val sentence = "AAAABBBBBCCCCCDDDD" val arrayBuffer = new ArrayBuffer[Char]() sentence.foldLeft(arrayBuffer)((buf, ch) => { buf += c

spark 0 2025-06-16