标题"Apache Spark核心阶段练习数据集"暗示这个压缩包主要用于学习和实践Apache Spark核心功能,这是Spark框架的基础部分,专注于大数据处理。数据集可能被设计用于教授如何在Spark上进行数据加载、转换和计算。下文详细讨论了Spark核心及这两个CSV文件可能涉及的数据处理操作。Apache Spark核心是Spark框架的核心组件,提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复以及与其他Spark模块交互的基本功能。Spark核心通过In-Memory Computing支持数据存储在内存中,允许快速重用和多次计算,显著提高了处理速度。两个CSV文件名"BeijingPM20101_20151231.csv"和"BeijingPM20101_20151231_noheader.csv"提供了关于数据集的初步信息,记录了2010年1月1日至2015年12月31日期间北京的空气质量,特别是颗粒物(PM)浓度。"noheader.csv"表示该文件可能没有列名,使用Spark读取时需要手动指定列名或添加头信息。使用Spark核心处理这些数据时,关键知识点包括数据加载和转换操作。
Apache Spark核心阶段练习数据集
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项目里的RealTimeApp.scala就像总指挥,配置输入输出,逻辑一把抓。你要是还不太熟 DStream 怎么搞的,看看里面的注释和代码结构,立马就清楚了。
还有几个辅助工具类也蛮贴心的。比如RedisUtil.scala
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书籍评分数据集推荐系统练习用
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评分数据是放在rating.csv里的,结构直观,三列:book_id、user_id、rating。你用pandas直接读进来就能,比如看看哪个用户打分最高,或者哪些书评分集中在 4-5 之间。
再来看read.csv,这个是标记用户读过哪些书的,用法也挺。可以和评分数据做个merge,判断某些书是不是常被读但没被评,挺适合做用户行为的。
最有意思的是book
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