Apache Spark 命令注入（CVE-2022-33891）格式化文档 Apache Spark 命令注入（CVE-2022-33891）漏洞复现 CVE-2022-33891POC Apache Spark 命令注入（CVE-2022-33891）POC CVE-2022-33891 影响版本 Apache spark version<3.0.3 3.1.1= 3.3.0 修复方案 1.建议升级到安全版本，参考官网链接： https://spark.apache.org/downloads.html 2.安全设备路径添加黑名单或者增加WAF规则（临时方案）。

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DFT的matlab源代码Apache Spark中的轨迹相似度搜索 该项目实现了轨迹相似性算法及其在图2中描述的所有竞争者。 已实现的算法和变体包括： DualIndexingSolution ：带有双索引的咆哮位图DFT RRSolution ：无双索引的咆哮位图DFT BFDISolution ：带双重索引的Bloom过滤器DFT BloomFilterSolution ：不带双重索引的Bloom Filter DFT BitMapSolution ：原始位图DFT TrajIndexingSolution ：边界框上的分布式R树。 VPTreeSolution ：轨迹上的分布式VP-Tree MTreeSolution ：轨迹上的分布式M树。 基线：蛮力Top-k 建造 调用sbt assembly ，您将在target/scala-2.11/traj-sim-assembly-1.0.jar处获得编译后的软件包。 跑步 通过将程序包送入spark-submit来运行它，不同算法（在上面列出）的入口点和其他实用程序位于edu.utah.cs.trajecotry 。 贡献者 董

java sql笔试题示例 Hive UDF 项目 介绍 该项目只是一个示例，包含多个 (UDF)，用于 Apache Spark。 它旨在演示如何在 Scala 或 Java 中构建 Hive UDF 并在 . 为什么要使用 Hive UDF？ Hive UDF 的一个特别好的用途是与 Python 和 DataFrames 一起使用。 用 Python 编写的原生 Spark UDF 很慢，因为它们必须在 Python 进程中执行，而不是基于 JVM 的 Spark Executor。 要让 Spark Executor 运行 Python UDF，它必须： 将数据从分区发送到与 Executor 关联的 Python 进程，以及 等待 Python 进程反序列化数据，在其上运行 UDF，重新序列化数据，然后将其发回。 相比之下，一个 Hive UDF，无论是用 Scala 还是 Java 编写的，都可以在 Executor JVM 中执行，即使 DataFrame 逻辑是在 Python 中。 实际上只有一个缺点：必须通过 SQL 调用 Hive UDF。 您不能将其作为来自 D

大型java电商项目源码 超越 Piwik 网络分析 将来自 Piwik Analytics 的客户参与数据转化为可操作的业务洞察。 在本项目中，我们将说明 Apache Spark 不仅是用于大规模数据处理的快速通用引擎，而且还是集成现有数据源并通过复杂的机器学习、挖掘和预测算法使其数据适用的适当手段。 作为特定的数据源，我们选择了 ，它是一个广泛使用的网络分析开源平台，也是购物篮分析、用户行为分析等的合适起点。 从 Piwik 是领先的开源网络分析平台，可让您深入了解网站访问者、营销活动等，从而优化访问者的策略和在线体验。 将 Piwik Analytics 与 Piwik 集成，可以通过关联分析、意图识别、建议和系列分析等评估来自 Piwik 的客户参与数据，以深入了解远远超出传统网络分析的客户参与数据。 历史参与数据 集成基于 Piwik 的 MySQL 数据库。 下面几行 Scale 代码显示了如何访问 Piwik 的 MySQL 数据库中保存的客户参与数据。 连接器需要相应的数据库位置、名称和用户凭据。 通过指定 Piwik 支持的某个网站的唯一标识符idsite和特定查询

本篇文章中我们将学习如何使用ApacheSparkstreaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具：ApacheSpark–一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比HadoopMapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。更多关于ApacheSpark的信息。Python–Python是一种广泛使用的高级，通用，解释，动态编程语言。更多关于Python

ApacheSpark设计与实现.pdf+ApacheSpark源码剖析.pdf+Spark原著中文版.pdf

BigCLAM-ApacheSpark：使用基于Apache Spark的BigCLAM模型在大型网络中进行社区检测重叠

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt

Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作，旨在使Sparkshuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。本文对相关方法的设计进行了详细描述。区别常见的Embarrassingly Parallel系统，类似MapReduce和Apache Spark（Apache Hadoop的下一代数据处理引擎）这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。和许多分布式引擎一样，MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片，很多操作每次只处理单个数据节点，同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。all-to-all操作必须将数据集看作一个