《Spark大数据处理》—— 读后总结
时间:2022-04-22
本文章向大家介绍《Spark大数据处理》—— 读后总结,主要内容包括前几章、工作机制、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
前几章
工作机制
- Feature Selection For Machine Learning in Python (Python机器学习中的特征选择)
- 简约的JAVA版本MapReduce和日常No.25
- 根据职位说明使用机器学习来检索相关简历
- 微信小游戏初体验
- 一行Spark代码的诞生记(深度剖析Spark架构)
- Ray:AI的分布式系统
- Spring Boot 中使用 MongoDB 增删改查
- 来人啊给我炸了那个Java虚拟机No.46
- 机器学习虾扯淡之Logistic回归No.44
- 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47
- 机器学习虾扯蛋之SVD奇异值分解No.48
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- 好好玩的螺旋算法No.69
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