大数据英语4级词库分词专用

大学英语四级的词库，整理得挺细的。总共 4505 个单词，带释义，字段清晰，适合做基础数据直接拉进项目里用。如果你在做词汇类 App 或者英语练习平台，这份 JSON 格式的词库还蛮方便的，noSQL数据库直接导就能用，SQL的话自己稍微转下结构也不麻烦。 JSON 格式的资源结构比较简单明了，比如你用SimpleDocumentStore这类轻量级的文档数据库，拖进去就能跑，响应也快。像平时搞前端展示，用来做动态词汇加载或者本地缓存，体验也还不错。 顺带提几个相关的资源，比如有配套的MySQL版单词词典，适合你做服务器端匹配；还有一些跟区域联动数据库相关的资源，如果你有四级联动需求，比如中国

提供百度中文分词、jieba分词等分词工具使用的自定义词典。

利用Java语言和Spark框架，通过三种方式对中文进行分词、统计和排序，帮助你轻松找出文中最常用的词汇，并通过实例学习大数据开发。

大数据技术里的网页数据清洗和分词这套资源，算是我用过比较顺手的一套。运行jar包的时候如果遇到ansj类找不到的报错，嗯，记得把ansj和nlp的包手动扔到Hadoop节点上，再执行的时候加上路径就行。挺常见的小坑，避开就舒服多了。还有啊，程序跑多次的时候别忘了清理之前生成的结果文件，不然会提示文件已存在，搞得还以为程序错了，其实就是没删干净。多注意点，开发体验会好多。ClassNotFound也是老熟人了，常见原因无非就是类名写错或者包名不全。建议你运行前确认下路径，别想，命令里该写的都写清楚，省得报错。Linux 环境下中文乱码？别担心，用PuTTY连一下就好了，支持中文显示。之前我也踩过

分词词库日常用语库包含了适合初级分词结构的词汇，是一个不断完善的资源。

黑白分明的逻辑结构、企业级的实战案例，还有不少实用的优化技巧，《大数据 Spark 企业级实战版》这本书整体感觉挺“落地”的。不是那种只讲概念的书，而是从安装部署到集成优化都讲得蛮细，适合拿来边看边上手。 核心技术用得比较“实在”，像RDD、Spark SQL、Spark Streaming这些模块，全都有案例带你跑通流程。比如用Spark Streaming搞实时日志，或者拿MLlib做个简单推荐系统，书里都有实战。 嗯，另外还有不少企业开发中经常踩的坑，比如内存管理、任务调度，它也有详细说怎么调优。这些内容不光能帮你写出能跑的程序，更重要是能跑得快、跑得稳。 代码语言支持也比较全，Scal

利用提供的导入百万级大数据的shell脚本解决，具体操作如下： 准备好导入数据文件datafile 在脚本loaddsj.sh和数据文件存放路径下执行./loaddsj.sh dbname tabname datafile

《大数据Spark企业级实战》详解了企业级Spark开发所需的技能，涵盖Spark架构、集群搭建、内核解析、SQL、MLLib、GraphX、Streaming、Tachyon、SparkR、多语言编程、问题及调优等。通过结合源码，本书深入解析了Spark内核和四大子框架，并提供了Scala快速入门实战内容。掌握本书内容后，读者将具备胜任大多数企业级Spark开发所需的知识。本书从实战出发，帮助读者从零起步学习Spark企业级开发所需的全部核心内容。

本书聚焦 Spark 在企业级大数据应用中的实践经验，深入浅出地讲解了 Spark 的核心概念、架构原理和应用技巧。本分卷作为系列的第一部分，将重点介绍 Spark 的基础知识、编程模型以及在数据处理和分析方面的应用案例。