大数据下载,spark下载列表第129页

[spark] Guide to Big Data Applications

说明： This handbook brings together a variety of approaches to the uses of big data in multiple fields, primarily science, medicine, and business. This single resource features contributions from researchers around the world from a variety of fields, wher
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[spark] Big Data Processing Using Spark in Cloud

说明： The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-
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[spark] spark性能调优（参数设置）

说明：要做好调优，前期相关的规划设计也非常重要。如： HBase 的表设计， Region 分区； Spark 的数据来源等；本章节主要阐述与性能调优强相关的部分设计约束。本文主要描述相关的要点，具体的设计请参考相关的二次开发文档指导。
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[spark] Spark大数据分析核心概念技术及实践OCR

说明： Spark大数据分析，核心概念、技术及实践。本书是大数据和 Spark 方面的一本简明易懂的手册。
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[spark] Spark大数据处理数据性能优化学习

说明： Spark大数据处理数据性能优化学习，适用于系统海量数据处理
<li397938094> 在上传 | 大小：47185920

[spark] sparkscala开发依赖包

说明： sparkscala开发依赖包 ECLIPSE 开发IDE需要的对应依赖包
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[spark] Spark Ecosystem core analysing

说明： Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式，并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流，这些工作流之前被实现为 Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理论任务，特别是机器学习。
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[spark] 凸优化使用、内容完整度

说明： Consequences of Using Non-Informative Predictors; Approaches for Reducing the Number of Predictors; Wrappers Methods; Filter Methods; Selection Bias; Misuse of Feature Selection; Case Study: Predicting Cognitive Impairment; Computing; Exercises
<qq_39751166> 在上传 | 大小：3072