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

Apache CarbonData 1.5.2Spark 2.3.2Hadoop 2.7.2

Apache 的apache-carbondata-1.5.2-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2包，挺适合做大数据落盘存储的。兼容Spark 2.3.2和Hadoop 2.7.2，用老版本做迁移或者历史项目支持，刚刚好。你要结构化数据，或者玩列式存储，这个版本能帮你省不少事。 支持压缩、向量化查询、还有不少性能优化，海量数据的时候，响应也快。你要是用 Spark 做 ETL，配上 CarbonData，用起来还挺顺的，代码量也不大。 我之前在一套日志系统里用它，数据量上百亿，照样跑得动。配置灵活，能结合Hive或者直接在Spark SQL里跑，嗯，还挺方便的。 不过要注意，

spark 0 2025-06-16

案例练习素材集合集

案例的练习素材，种类挺多，格式也清晰，适合平时用来练手。像是做数据库练习的，有 SQL Server 和 Oracle 的；搞数据的，也有 JSON 和 Hive 的数据包，下载就能直接用，省得自己凑素材了。蛮适合刚上手或者想系统练习一下的朋友，练完之后对整体流程会更熟。像JSON 数据那份素材，结构还挺规整的，适合练习数据解析。还有深度学习的课后资源和图像的案例，代码和素材都有，对照着来学效率还不错。如果你在找些课程设计或数据结构方面的练习素材，不妨都下下来看一看，搭个环境，跑一跑，理解会更扎实。

spark 0 2025-06-16

词频统计练习素材

词频统计的练习素材，格式清爽，内容也挺实用的，拿来练手刚刚好。不管你是刚学Java、Python还是在搞Hadoop、HDFS那一套，拿这个素材跑一遍流程，顺手。文件结构简单明了，起来也不费劲，适合你写点小工具，测测性能啥的。 词频的词表文本，分段清晰，字符编码也没啥问题。你可以直接用BufferedReader按行读取，也可以整合进MapReduce任务里，数据量适中，既不压机器，也能测试出点效果。 顺便一提，相关的资料我也翻了一圈，有几篇还挺有意思的：比如莎士比亚文集的词频统计优化算法，讲了一些停用词和词根化的方法；还有HDFS Java API 实现文件词频统计，你想接点分布式的活，可以

spark 0 2025-06-15

Mastering Apache Spark大数据实战宝典

Apache Spark 的进阶宝典《Mastering Apache Spark》还挺值得推荐给搞大数据的你。内容覆盖面广，从基础的Spark Core到实战级的Structured Streaming、MLlib、GraphX都有讲，细节拉满。是机器学习那一块，ML Pipelines搭建工作流挺有意思，像StringIndexer和Tokenizer这种工具用起来贼顺手。书里还讲了模型评估和调优，像CrossValidator、BinaryClassificationEvaluator这些都讲得明白。用 Spark 做流？书里有详细例子，结合Structured Streaming模块，

spark 0 2025-06-15

Spark基础环境搭建指南

Spark 的基础环境搭建文档，讲得还挺清楚的。操作步骤写得蛮细，连你第一次配环境都不会太慌。配置变量、装依赖、跑个 demo，全流程都有。 PDF 里的命令行操作挺实用，SPARK_HOME、PATH这些怎么配都写清楚了。系统是基于Linux环境，Mac 用户基本也能照搬。反正你按着它来，率能一次跑通。 安装完Java、Hadoop之后，再装Spark就比较顺利了。尤其是和 Hadoop 的结合部分，有人一开始搞不清路径和依赖的坑，这里也给出了办法，嗯，挺贴心的。 文末还贴了两个不错的扩展资料，一个是讲 Hadoop 环境搭建 的，另一个是 Spark 特定版本的下载链接。如果你要搭个小型的

spark 0 2025-06-15

Spark医疗数据预处理

Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料： 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。 光谱数据预：主要是非结构化数据的

spark 0 2025-06-15

Spark数据预处理违章信息案例

spark 的数据预违章信息案例素材，适合想练练大数据流程的你，数据结构清晰、格式统一，起来比较顺手。你可以直接拿来跑流程，像filter、map这些操作都能练一练。对于刚上手Spark的同学，这类数据挺合适的，不用花时间整理原始数据，直接进场干活就行。

spark 0 2025-06-15