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欧洲核子研究组织如何预测新的流行数据集?

◆◆◆ 前言 去年夏天,我曾在日内瓦的欧洲核子研究组织(CERN)暑期开放实验室实习。我工作的重点是为CERN的大数据分析来探索Apache Spark的MLlib框架。(备注:Apache Spark在世界最先进的核子研究组织中被认为是有潜力的大数据分析框架) 在CERN,一个主要的实验项目是CMS(世界上最大的粒子物理探测器之一),通过它可以帮助我们对亚原子有更好的理解。实验是在CERN的大型强子对撞击(LHC)上进行的。LHC是一个粒子加速器,可以把亚原子粒子推送到极高的速度并通过CMS探测器可视化。CMS探测器是一个巨大的多层数码相机,记录了每秒LHC的粒子碰撞产生的碎片的图像。CMS实验每一年要收集O(10)拍字节的数据。随着时间的推移,每一次碰撞都会带来巨大的数据量。最大数据的生产速率可以达到约600兆/秒,由此带来了一

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.10节创建和启动ExecutorAllocationManager

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第3章,第3.10节创建和启动ExecutorAllocationManager,作者耿嘉安,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.10 创建和启动ExecutorAllocationManager ExecutorAllocationManager用于对已分配的Executor进行管理,创建和启动Executor-AllocationManager的代码如下。 private[spark] val executorAllocationManager: Option[ExecutorAllocationManager] = if (conf.getBoolean("spark.dynamicAllocation.enabled", false)) { Some(new ExecutorAllocationManager(this, listenerBus, conf)) } else { None } executorAllocationManager.foreach(_.start()) 默认情况...

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