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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

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Databricks，是属于 Spark 的商业化公司，由美国加州大学伯克利 AMP 实验室的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数据管道等任务。 Databricks 公司的云解决方案由三部分组成：Databricks 平台、Spark 和 Databricks 工作区。该产品背后的理念是提供处理数据的单独空间，不受托管环境和 Hadoop 集群管理的影响，整个过程在云中完成。该产品有几个核心概念：由 Notebooks 提供一种与数据交互并构建图形的方法，当用户了解了显示数据的方式时，就可以开始构建主控面板以监视某些类型的数据。最后，用户可以通过该平台的任务启动器来规划 Apache Spark 的运行时间。

在山地、沙漠、黄土塬、密集城镇、水网等复杂地表区，加之高密度高效采集技术的大面积应用，造成大量的炮检点无法正常布设，常规通过实地踏勘人工偏点及利用软件按偏移规则偏点，耗时费力，且无法保证全局最优解。迫切需要利用高分辨率地表影像资料开展室内地物自动识别和物理点最优布设，以提高地震资料成像质量与施工效率。基于深度学习的人工智能施工轨迹设计课题的实现，能形成一套基于地形特征变分推断的物理点布设技术流程。以提高地震资料成像质量与施工效率。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于地表影像的智能地物识别技术-参考

西门子S7-1200_PLC_Easy_Plus_V3.5技术参考CHM电子版。