Spark2.x

Spark 和 Spark ML 介绍 数据集、数据框 API 详解

本课程源于实际生产项目，所有代码在现网大数据集群上稳定运行，拒绝使用演示数据。课程详细覆盖了离线分析和实时分析的大多数应用场景，通过三个真实生产案例，深入探讨如何优雅地整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Redis、MySQL等关键大数据技术，并实际应用于项目中。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

《掌握Apache Spark 2.x第二版》是一本英文书籍，帮助读者快速入门并掌握Spark的基础知识。作为一款大数据工具，Spark对于工程技术人员来说是必备的学习资源。

Spark 是 Apache 软件基金会的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。Spark-x.x.x-bin-hadoop 是一个特定的 Spark 发行版，专为 Hadoop 集成而设计，包含了所有必备组件，适用于本地环境的调试和测试。以下是 Spark 主要组件概述： 1. Spark Core：基础模块，提供分布式任务调度、内存管理和错误恢复功能。支持 RDD（弹性分布式数据集） 并行操作数据。 2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与 Hive、Parquet 等兼容。通过 DataFrame API 实现 SQL 查询功能。 3. Spark Str

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

Apache Spark 2.2.x的中文官方参考手册（非API文档）。本教程简要介绍如何使用Spark。首先，我们将通过Spark的交互式shell介绍(Python或Scala) API的基础知识，然后演示如何使用Java、Scala和Python编写Spark应用程序。

Spark 1.X 大数据平台，挺实用的，尤其是在大规模数据时，性能相当好。它的分布式计算能力让你能够快速海量数据，支持批和流，适合大数据任务。如果你对数据有需求，可以试试这个平台。你会发现它能大大简化流程，使用起来也比较灵活。搭配 Hadoop 等工具，效果更好哦。平台支持多种语言，如 Scala、Python、Java 等，兼容性还不错。如果你之前做过 Hadoop，Spark 1.X 的学习曲线不会太陡峭。如果你刚接触大数据，也不妨试试，这个平台的文档挺全的，入门比较容易。关于如何使用 Spark，你可以参考以下几个资源：Hadoop 1.x 集群部署指南，[链接](http://www

分布式计算的大杀器，Apache Spark的实战宝典来了。Apache Spark 2 Cookbook(2nd)是一本英文电子书，内容挺扎实，覆盖了Spark SQL、Streaming、MLlib等核心模块。每一章都像是一个小项目，适合边看边撸代码。尤其是对你这种已经入门、想系统提升的前端转大数据的同学，真的挺友好。 章节结构清晰，也不啰嗦，基本上是“上来就是干”的风格，比较实用。比如你想快速搭个Spark Streaming环境，照着文档敲，基本不会踩坑。写法偏工程化，不讲大道理，反倒贴合工作场景，像是老司机手把手教你搭系统。 哦对了，顺手贴几个相关资料，感兴趣可以一起看：Spark

这个仿真程序可以直接调用函数，按照Alamouti原始论文编写，支持双发双收系统的BPSK、QPSK和16QAM信号仿真，能够实时输出结果。