Adafruit_mfGFX_Library 带有 Adafruit ST7735 显示驱动程序和演示的 Adafruit_GFX 库的多字体版本。 该库支持任何兼容的 Adafruit_GFX 显示驱动程序。 推荐使用免费的 TheDotFactory Windows 程序来创建与 Adafruit_mfGFX 库兼容的数据。 有关创建和添加新字体的说明，请参阅 README.pdf 文件。 基础库带有 4 种字体和一种“测试”字体，因此在永久添加到库中之前，可以轻松添加和测试新的候选字体数据。 请注意，虽然字体数据不占用 Spark RAM，但它们会占用闪存空间，因此过多的字体可能会出现问题。 ** 更新了字体编译选项，2014 年 6 月 这是 Adafruit 1.8" SPI 显示器的库。该库与 Adafruit 1.8" TFT Breakout w/SD 卡一起使用

BLAST（基本局部比对搜索工具）是一种局部比对算法，具有很高的准确度，被广泛使用。 它可以在保持高精度的同时减少程序的运行时间，但是在比较大型基因数据集时却存在性能瓶颈和低效率。 因此，提出了一种基于Spark的分布式并行方法Spark_BLAST。 该方法利用Spark内存计算来识别和划分任务，并实现了BLAST算法的分布式并行计算。 最后，该方法在5个节点的Spark集群上实现。 与单机比较表明，Spark .cluster的加速可以达到约4，而不会改变比较结果的准确性。 该方法为生物信息学提供了一种有效的比对方法。

spark_livy_java_rest_api 在Java中使用REST API在Kerberos和SSL中使用Livy提交Spark作业 mvn exec：java -Dexec.mainClass =“ o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient” mvn clean编译程序集：单个 java -cp target / spark_livy_api-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient

1

scala安装包，虚拟机中进行环境进行搭建

Spark ml pipline交叉验证之线性回归 工具开发 //创建回归评估器，用于基于训练集的多次训练后的模型选择 //创建交叉验证器，他会把训练集分成NumFolds份，然后在其中(NumFolds-1)份里进行训练 //在其中一份里进行测试，针对上面的每一组参数都会训练出NumFolds个模型，最后选择一个最优的模型 //对最优的模型做一个模型评估

hadoop集群一键部署脚本

Windows下配置IDEA的Spark的开发环境 下载Spark-hadoop的文件包，spark-2.4.5-bin-hadoop2.7，官网进行下载http://spark.apache.org/downloads.html IDEA下载Scala语言的开发插件，进行安装重启； 下载scala的包并进行安装，https://www.scala-lang.org/download/all.html，这个网页可以下载所有scala版本 idea创建普通的scala项目（个人使用的是JAVA的maven项目，然后创建子项目为scala项目），创建完子模块项目之后，将spark-2.4.5-bi

如今，大量不同格式的异构数据可用于各种应用程序。 其中一个领域是犯罪调查。 在法医调查中，通常需要识别潜在指纹。 这种调查需要有效的计算方法。 随着现有存储技术的技术进步和局限性，需要有效的工具和技术来对庞大的数据集执行大数据分析和计算。 尽管大数据对法医专家来说是一个挑战，但它可以帮助他们检测犯罪模式，这是解决问题和了解现有情况的重要线索。 在本文中，我们使用 Apache Spark 分析了数据集中存在的潜在指纹图像。 这些实验有助于了解如何使用 SparkML 管道读取、处理和分析巨大的图像数据集。 此外，建议在现有框架上使用 Spark 中的深度学习改进识别和特征提取架构，以解决这一重要的研究问题。

将该jar包上传至flume/lib目录下，并将spark-streaming-flume其他版本jar包删除即可使用，该jar包适用于spark2.1.3版本使用