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    install 5)将编译生成文件复制到系统目录。 cp minigzip /usr/local/bin cp minigzip64 /usr/local/bin/ cp minigzipsh /usr/local/bin/ ----结束 4.运行和验证 1)生成文件。 touch file1
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    场景描述: 用户可以基于Spark的API进行二次开发,构建自定义Jar包并提交到CS集群上运行,CS完全兼容开源社区接口。 创建Spark自定义作业的前提条件: 确保已创建运行自定义作业所需的CS独享集群 确保在构建应用Jar包时,将Spark的相关依赖排除 确保已将自定义Jar包上传到 OBS 桶中
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    随着大数据爆炸式的增长,应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。其中,Spark是当今应用最为广泛通用的大数据先进技术之一。BoostKit大数据使能套件提供了Spark性能改进的各种优化技术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战;
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