R语言数据挖掘导读-低调大师

R语言数据挖掘导读

2017-05-01 483

Preface 前　　言

世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加，所以R语言提供了一个免费且开源的环境，非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加，它具备了解决众多实际问题的强大功能。

R编程语言诞生已经有数十年了，它已经变得非常知名，不但被社区的科学家而且被更广泛的开发者社区所熟知。它已经成长为一个强大的工具，可以帮助开发者在执行数据相关任务时生成有效且一致的源代码。由于R语言开发团队和独立贡献者已经创建了良好的文档，所以使用R语言编程并不困难。

进而，你可以使用来自R语言官方网站的程序包。如果你想不断提高自己的专业水平，那么你可能需要阅读在过去几年中已经出版的书籍。你应该始终铭记：创建高水平、安全且国际兼容的代

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Spark源码分析 – Deploy

参考,Spark源码分析之-deploy模块 Client Client在SparkDeploySchedulerBackend被start的时候, 被创建, 代表一个application和spark cluster进行通信 Client的逻辑很简单, 封装ClientActor, 并负责该Actor的start和stop 而ClientActor的关键在于preStart的时候, 向master注册该application, 并且在执行过程中接收master发来的event /** * The main class used to talk to a Spark deploy cluster. Takes a master URL, an app description, * and a listener for cluster events, and calls back the listener when various events occur. */ private[spark] class Client( actorSystem: ActorSystem, master...

2017-05-02

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SchedulerBackend, 两个任务, 申请资源和task执行和管理对于SparkDeploySchedulerBackend, 基于actor模式, 主要就是启动和管理两个actor Deploy.Client Actor, 负责资源申请, 在SparkDeploySchedulerBackend初始化的时候就会被创建, 然后Client会去到Master上注册, 最终完成在Worker上的ExecutorBackend的创建(参考,Spark源码分析 – Deploy), 并且这些ExecutorBackend都会被注册到Driver Actor上 Driver Actor, 负责task的执行由于Spark是原先基于Mesos的, 然后为了兼容性才提供Standalone模式, 所以你可以看到Driver Actor中的接口都是mesos风格的, 在mesos的情况下应该是动态的申请资源, 然后执行task (猜测, 还没有看源码) 但对于coarse-grained Mesos mode和Spark's standalone deploy mode, 这步被简化成当...

2017-05-02

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Mario

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Nacos

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。