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培养大数据应用开发工程师，学生综合运用所学软件系统开发的基础理论和专业知识，掌握软件系统开发的设计与实现的流程、方法与技术，并具备解决软件系统开发过程中出现的一般问题的能力；同时培养学生务实、细致、严格、认真和吃苦耐劳的工作作风。 进一步提高学生所学的软件系统开发的理论知识水平，训练学生软件开发的动手能力，掌握软件系统开发过程中需求分析、概要设计、详细设计、功能测试等流程所需技能；贴近工作实际，让学生在对某...
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摘 要 近些年大数据人工智能等技术发展迅速，我国工业正努力从“制造”迈向“智造”实现新跨越。神经网络(NeuronNetwork)是一种计算模型，通过大量数据的学习，来发现数据之间的模式和规律，模仿人脑神经元的工作方式。随着算力的提升和算法的不断成熟图像识别技术已经完全融入到生活中，卷积神经网络算法在识别领域尤为成熟，卷积神经网络模型CNN通常用于影像识别案例，通过模型训练计算机也能像大脑一样抓取图像特征...
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潍坊科技学院 本科生毕业设计任务书 核心算法代码分享如下： # -*- codeing = utf-8 -*-# Author: Tesla Tech# XXXX# @Time :2022/2/10 12:57# @Author: Administrator# @File :community.pyimport datetime from sqlalchemy.ext.declara...
阿里云 EMR Serverless Spark 版开启免费公测
阿里云 EMR Serverless Spark 版是一款云原生，专为大规模数据处理和分析而设计的全托管 Serverless 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理的全生命周期工作流程。使用 EMR Serverless Spark 版，企业可以更专注于数据分析和价值提炼，提高工作效率。 阿里云 EMR Serverless Spark 版现已开启...
大数据Spark教程从入门到精通第三篇：Spark核心模块
一：Spark核心模块 1：概述 Spark最底层的模块是Apache Spark Core，其他的功能都是基于此实现的。 Spark SQL操作结构化数据的模块 Spark Streaming 对流式数据处理的模块。 Spark MLlib对机器学习支持的一个功能模块。学习难度很高 Spark GraphX对图形挖掘支持的一个...
Flink面试整理-Flink、Spark、Storm比较
Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Storm 是三个流行的大数据处理框架，各自具有独特的特点和用途。以下是这三者的比较： Apache Flink 实时处理：Flink 设计用于实时数据流处理，同时也支持批处理。它提供低延迟和高吞吐量。 状态管理和容错：提供强大的状态管理能力和精确一次的处理语义。它使用分布式快照机制来保证状态的一致性。 API 和易用性：提供丰富的 A...
【spark（零）】spark技术概览
文章目录 一. Spark入门二. Spark RDD与 Spark core三. Spark SQL四. Spark Streaming五. Spark内核原理 一. Spark入门 Spark基础知识 Spark部署模式、 Spark运行流程 【概述】spark（一）:spark特点、知识范畴、spark架构、任务提交流程、支持哪些运行环境 二. Spark RDD与 Spark core RDD...
【spark RDD】spark 之 Kryo高性能序列化框架
文章目录 一. RDD序列化的原因二. Kryo序列化框架三. spark 配置 kryo 序列化1. 设定kryo序列化2. 注册序列化类（非必须，但是强烈建议做）3. 配置 spark.kryoserializer.buffer 一. RDD序列化的原因 Spark初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列化的。所以用户开发的关于...
Spark面试整理-Spark和Flink的区别
Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。以下是Spark和Flink之间的一些主要区别： 处理模型 Spark：最初设计为批处理框架，后来通过Spark Streaming引入了对流处理的支持。但在Spark Streaming中，流处理被模拟为微批处理（micro-batching），即将数据流分割成小批数据进行...
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毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <va...