在我博客中的三个基础章节 第 1 章 Spark 概述 第 2 章 Spark 第 3 章 案例 实操 从Spark入门到Spark的第一个基础案例

这是我根据自己的经验，一步步写的，写的比较完整哦，希望能帮到各位小伙伴

背景 最近要开发智能推荐引擎，后期系统需要搭载在Spark集群上，前期要开发相关脚本，需要一个测试环境，所以向公司申请了一台主机，平台是Linux，操作系统CentOS，背景交代完毕，现在需要在单机Linux主机上部署Spark。 准备： JDK：1.8 Spark：2.4.5 Linux系统平台：本文所用Linux版本为CentOS 7 步骤 第一步：下载并解压JDK 首先去Oracle官网现在JDK压缩包 官网下载地址 我选择的版本是jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 下载完成后上传到Linux服务器下，新建一个文件夹software，然后解压压缩包。 解压的Linux命

hadoop与spark分布式安装，内容详细，亲自搭建成功。助于新手

使用BigDL在Apache Spark上进行深度学习的教程 使用在Apache Spark上的分步深度学习教程。 这些教程的灵感来自， 和。 主题 环境 的Python 3.5 / 3.6 JDK 8 Apache Spark> = 2.2.1 Jupyter笔记本电脑4.1 大DL 0.7.0 / 启动Jupyter服务器 运行pip install BigDL==0.7.0 运行jupyter notebook --notebook-dir=./ --ip=0.0.0.0 --no-browser 启动Toree Kernel以运行Scala笔记本 运行pip install BigDL==0.7.0 运行pip install https://dist.apache.org/repos/dist/release/incubator/toree/0.2.0-incuba

BigDL：基于Apache Spark的分布式深度学习 什么是BigDL？ 是Apache Spark的分布式深度学习库； 借助BigDL，用户可以将其深度学习应用程序编写为标准Spark程序，这些程序可以直接在现有Spark或Hadoop集群之上运行。 为了轻松构建Spark和BigDL应用程序，提供了一个高级 ，用于端到端分析+ AI管道。 丰富的深度学习支持。 以为模型，BigDL为深度学习提供了全面的支持，包括数值计算（通过 ）和高级； 此外，用户可以使用BigDL将预先训练的或模型加载到Spark程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用 /

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Hadoop的2.0版本的yarn的框架介绍啊 Hadoop yarnYARN 本身框架的优势是扩展性与支持多计算模型。对于扩展性目前主要体现在计算节点规模上，以前 JobTracker-TaskTracker 模型下最多大约在 5000 台机器左右，对于 YARN，官方说可以支持大约 10w 台机器，当然这个目前还没有一家公司去试用过，连 300 台机器目前估计也是测试阶段。 对于支持多计算模型，目前 YARN 理论是可以支持更多的计算模型的，如： MAP-REDUCE、 MPI、 Giraph、 Spark 等。目前 MAP-REDUCE 是默认支持的

基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现，陈萍，何健伟，本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘，并且对异常离群点数据非常敏感，结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架，��

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