总览 使用AWS EMR，Spark，PySpark，Zeppelin和Airbnb的Superset分析芝加哥市区出租车行程数据集 芝加哥市出租车旅行数据集 步骤1：数据整形/合并 分析原始数据 执行基本转换 重命名列 数据类型变更 添加新列 筛选行 筛选栏 执行基本数据处理并将Spark DataFrame保存为Parquet格式。 以下是所有转换后的Spark DataFrame模式。 root | -- TripID: string (nullable = true) | -- TaxiID: string (nullable = true) | -- TripStartTS:

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针对传统的电力网络流量检测安全预警系统在面对海量高维度数据时，其在精度、实时性、扩展性以及效率上都无法满足需求的问题，建立出一种基于Spark的电网工控系统流量异常检测平台.该平台以Spark为计算框架，主要由数据采集与网络流量深度包检测协议解析模块，实时计算数据分析处理模块，安全预警预测模块和数据存储模块组成，为流量异常检测提出了一套完整的流程.实验结果表明，该平台能够有效地检测出异常流量，做出安全预警，方便工作人员及时做出决策，这充分说明该平台非常适用于电力控制系统，能够应对海量高维复杂数据做出实时分析以及安全预警，极大地提高了电网工控系统的安全性能.

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1. 训练要点 (1) 使用socket连接方式获取数据源。 (2) DStream的转换操作。 2. 需求说明 从一台服务器的8888端口上收到一个以换行符为分隔符的多行文本,要从中筛选出包含单词error的记录,并把它打印出来。 3. 实现步骤 (1) 启动Spark独立集群模式并启动spark-shell。 spark-shell –master local[2]

基于Spark的Web文本挖掘系统的研究与实现