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  1. Flex4 SDK 新特性

  2. 未来可能会有所变化: 前言与目录 Flex 4概述 (与学习资源) MXML 2009 新增MXML标签 改进的视图状态 (1) 改进的视图状态 (2) MXML图形元素与FXG Spark组件架构 Spark容器 Spark布局模型 Spark动画和特效组件 Pixel Bender集成 Spark文本组件 双向数据绑定 高级CSS Selector MXML ASDoc
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2010-09-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:panxuan
  1. Matei Zaharia:Spark的现状和未来

  2. 该文档来自Spark Summit 2013峰会上Databricks CTO——Matei Zaharia的主题演讲,他主要就Spark的现状和未来做了详细的阐述。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-05-29
    • 文件大小:975872
    • 提供者:villa123
  1. Tim Tully:集成Spark/Shark到雅虎数据分析平台

  2. 该文档来自Spark Summit 2013峰会上Yahoo高级工程师Tim Tully的主题演讲。Tim Tully从Hadoop架构的问题出发,反思其中的不足,通过对比雅虎以往架构,解释雅虎未来的架构模式为什么集成Spark/Shark,以及Shark的硬件条件和物理部署等情况。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-05-29
    • 文件大小:548864
    • 提供者:villa123
  1. Mike Franklin:AMPLab的大数据研究

  2. 该文档来自Spark Summit 2013峰会上加州大学伯克利AMP实验室主任Mike Franklin的主题演讲。Mike Franklin就加州大学AMP实验室大数据研究的团队和资源以及研究成果和面临的未来面临的挑战做了综合表述。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-05-29
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:villa123
  1. 在Spark上实时、准实时离线视频分析

  2. Conviva 创始人 Davis Shepherd 在此次峰会上就Conviva使用Spark的情况,从我们是做什么、哪些问题需要我们解决、为什么Spark对于我们的解决方案必不可少、未来Spark能为Conviva带来什么改变等方面做了详细的介绍。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-05-29
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:karamos
  1. 你需要Spark的10个理由

  2. 你需要Spark的十大理由: 1,Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者,能够做Hadoop做的一切事情,同时速度比Hadoop快了100倍以上: Logistic regression in Hadoop and Spark 可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上! 2,原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark,包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR; 3,Spark是继Hadoop之后,成
  3. 所属分类:虚拟化

    • 发布日期:2014-09-22
    • 文件大小:27648
    • 提供者:javaniceyou
  1. Spark SQL 表达式计算

  2. 表达式计算在Spark SQL中随处可见,本演讲将简介表达式、UDF、UDAF、UDTF的概念,主要的API,以及如何扩展Spark SQL函数库。本演讲还将提及Catalyst在计划阶段和Project Tungsten在执行层做的优化,以及未来性能提升可能的方向:向量化
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-05-16
    • 文件大小:549888
    • 提供者:erjin_ren
  1. spark官方文档

  2. 1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合。DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame。DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件、hive中的
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2017-09-01
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:qq_39532946
  1. 基于Spark技术的网络大数据分析平台搭建与应用

  2. 搭建基于Spark技术的网络大数据分析平台,对信令进行分析和处理,提升了分析效率。通过现网实际数据验证,该平台具有高效和可扩展性强的特点,未来可适用范围较广。
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2018-06-22
    • 文件大小:478208
    • 提供者:qq_28339273
  1. 自己动手做大数据系统.azw3

  2. 目前很多想学习或正在学习大数据的人,大都面临一些问题或困惑,本书的第一个特点就是系统性,覆盖了如何利用爬虫、Sqoop等获取各种数据,如何利用HDFS、HBase等存储大数据,如何利用MapReduce、Hive、Pig、Python、Spark等技术来处理大数据,如何利用Spark及R分析展示大数据整个过程,而且这些过程我们都可以以实战项目的方式在云平台上完成,这又体现出本书的第二个特点,即操作的便捷性。 如果你是一位在校大学生,对大数据感兴趣,也知道使用的企业越来越多,市场需求更是日新月异
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2018-09-05
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:u011669700
  1. 阿里云大规模结构化云存储HBase架构特性解析

  2. 曹龙(封神) 阿里云技术专家、架构师 专注在大数据领域,有6年分布式引擎研发经验 先后研发上万台Hadoop、ODPS集群 先后负责阿里YARN、spark及自主研发内存计算引擎 目前为广大公共云用户提供专业的云Hadoop服务及 云HBase服务. 阿里大数据三大组件 • 云 最佳实践 • 云 部署模式 • 云 真实案例 • 云 内核特性 • 云 未来
  3. 所属分类:Hbase

    • 发布日期:2019-03-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:woai6022
  1. ImprovingPythonandSparkPerformanceandInteroperability.pdf

  2. "在SPARK SUMMIT 2017上,Wes McKinney,Software Architect at Two Sigma Investments 分享了题为《Improving Python and Spark Performance and Interoperability》,就为什么PySpark的某些部分“慢”,技术可以使事情变得更快,完成改进工作,未来路线图等方面的内容做了深入的分析。"
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-28
    • 文件大小:745472
    • 提供者:weixin_38743602
  1. SparkAutotuning.pdf

  2. 在SPARK SUMMIT 2017上,Lawrence Spracklen, Alpine Data分享了题为《Spark Autotuning》,就目的,spark自动调整,未来的增强等方面的内容做了深入的分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38743481
  1. nablingApacheZeppelinandSparkforDataScienceintheEnterprise.pdf

  2. 在Hadhoop summit 2016上,Bikas Saha分享了题为《nabling Apache Zeppelin and Spark for Data Science in the Enterprise》,就让大数据触手可及,目前企业面临的问题,Apache Zeppelin企业做好准备,未来路线图等方面的内容做了深入的分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-29
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38744375
  1. GetridoftraditionalETLMovetoSpark.pdf

  2. 在SPARK SUMMIT 2017上,Bas Geerdink ING分享了题为《Get rid of traditional ETL, Move to Spark!》,就ETL的定义,ETL工具未来发展等方面的内容做了深入的分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38743506
  1. bi_development_source_code:传统大数据分析工具以Hadoop,Spark为代表,集成集成的技术框架,对用户来说又重又笨又不灵活,难以维护和驾驭,国际和国内的敏捷型BI工具在对接时又面临性能本项目独辟蹊径,以阿里开源

  2. 数据挖掘 传统大数据分析工具以Hadoop,Spark为代表,集成集成的技术框架,对用户来说又重又笨又不灵活,难以维护和驾驭,国际和国内的敏捷型BI工具在对接时又面临性能本项目独辟蹊径,以阿里开源的DataX为ETL工具,以列式数据库ClickHouse做为中间数据存储源,通过视图关联构建大数据集,解决亿万级数据的即时分析性能,再辅以强大的数据可视化设计前端,通过用户自定义菜单和模板进行呈现,实现用户的自助式分析和探索。 通过灵活的预警功能,设置一些自定义的监控指标,当监控指标超过异常值时,系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:80740352
    • 提供者:weixin_42173218
  1. Spark技术在京东智能供应链预测的应用

  2. 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级。京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新。京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准、高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节。目前京东在全国范围内的运营256个大型仓库
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:613376
    • 提供者:weixin_38622611
  1. sparksetup:测试Spark设置-源码

  2. 火花设置 该项目用于设置Spark基本imgae,可将spark incubator-sedona库用于GeoSpatial数据框。 目前,我正在构建为独立的Images。 未来的任务 将基础映像用于Spark主节点和从节点 创建一个基础Hadoop映像,构建Hadoop群集节点,并在构建Spark-hadoop群集中使用它。 创建本地/分布式。 当前图像中使用的参考 big-data-europe / docker-spark ringcentral-docker / jdk
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42143221
  1. spark:使用本地Kubernetes Scheduler后端增强了Apache Spark:注意,由于kubernetes Scheduler后端的所有新开发都位于https:github.comapachespark,因此该存储库正在

  2. ARCHIVED这个仓库被归档,以防止任何未来的困惑:在Kubernetes调度后端为Apache星火所有的开发,现在上游的和 已弃用。 此分叉的工作已停止。 关于Apache Spark主线实现的进一步开发仍在继续: : 。 您可以使用Spark 2.3在Kubernetes上运行Spark。 这项工作的某些功能需要移植到主线。 如果缺少某个功能,请检查以查看我们是否正在跟踪该工作,如果不是,请提交JIRA票证以表明缺少行为。 所有其他错误和功能请求应通过JIRA提出,或发送至或 。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:weixin_42139460
  1. Spark技术在京东智能供应链预测的应用

  2. 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级。京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新。京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准、高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节。目前京东在全国范围内的运营256个大型仓库
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:613376
    • 提供者:weixin_38696877
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