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Spark交通数据分析案例:大型活动大规模人群的检测与疏散

今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景,包括基本概念以及spark与hadoop的关系。接下来介绍如何使用spark RDD进行数据分析。之后分享spark与大数据分析的关系,以及spark在大数据分析中所起到的作用。最后,为大家分享一下我与四位小伙伴基于去年的SODA开放的交通数据做的案例:大型活动大规模人群的检测与疏散。 spark是一个快速易用的大规模数据计算框架,具有速度快、易使用、功能全的特点,并且可以与Hadoop很好地集成。 那么我们什么时候需要使用spark呢?首先,当我们需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存,而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算。有时我们可能需要处理的数据量并不大,但是计算很复杂,需要大量的时间,这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源,并行化地计算。 spark可以提供了丰富的数据处理操作,包括在线的流式数据处理、离线的批量数据处理、即席查询、机器学习。 spark也提供了多种...

“巨杉数据库”获1000万美元B轮融资,DCM领投

今日,分布式数据库厂商SequoiaDB巨杉数据库对外宣布,已获得DCM领投的1000万美元B轮融资,启明创投跟投。在2014年12月,SequoiaDB曾获启明创投千万美元级A轮融资。 36氪此前报道过,SequoiaDB是新型分布式数据库,针对企业级用户,加入了其他NoSQL公司少有的事务操作功能,同时封装了用来支持Hadoop的MapReduce调用接口,此外,SequoiaDB还提供连接SQL的插件,让习惯用SQL某些功能的企业用户可以在SequoiaDB里对接SQL。 而就在近日,SequoiaDB巨杉数据库发布了SequoiaDB 2.0企业版,新版本加入了SQL2003支持、双引擎核心存储、双活机制等功能。 巨杉数据库联合创始人兼CTO王涛表示:“SequoiaDB巨杉数据库平台可以帮助企业快速地进行跨系统的数据融和、提炼和再加工,同时提供深度集成了Spark 2.0计算引擎的Sequoia Data Platform(SDP)大数据平台。作为Spark的全球十四家发行商之一,巨杉在2.0时代将提供高并发实时计算、高吞吐量批处理分析、以及在线流处理计算等一系列企业级解决方...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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。

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