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利用spark分析期货数据分析

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spark，分析Spark会取代Hadoop？不懂Hadoop可以用sparkHadoop/MapReduce和Spark吗？最适合的有offline 数据分析，但是Hadoop特别适合数据量“很大”的单个分析 ， 而Spark适合数据量不是很大的场景 。

1、收集 期货信息方法有那些?信息来源有那些?影响 期货价格相关因素有那些...农产品期货农产品信息来源期货，国际市场上比较重要的信息有USDA每月发布的世界农产品供求报告，USDA定期发布的作物长势报告，每周发布的油料和粮食出口检验和销售报告 。世界粮农组织、美国大豆协会、美国谷物协会、法国粮食出口协会等国际组织定期发布全球市场考察报告，德国《油料世界》杂志定期发布全球油料作物市场评估报告 。
【利用spark分析期货数据分析】
国内市场重要信息资料包括国家粮油信息中心发布的主要农产品月度、旬市场监测报告和市场消息，海关总署发布的月度农产品进出口数据，农业部在相关媒体发布的最新农业政策 ， 国家统计局每年3月份发布的国内农产品种植面积预测报告 ， 国内相关媒体关于天气灾害、农业丰收、粮食收储、粮食拍卖等方面的信息报道等 。这些都是值得全面研究的官方信息资料 。
2、几年前的 期货非法经营怎么调查证据不足1 。收集更多证据:加强对相关人员的调查和讯问，收集更多证据证明非法经营行为 。2.找目击者:如果有目击者或者知情人，可以联系一下，问问是否愿意提供证言 。3.利用技术手段:利用计算机技术、数据分析等方法，从大量交易记录中发现可疑迹象，进一步确定非法经营的事实 。4.寻求法律证据:如果证据确实不足 ， 可以寻求与本案相关的其他法律证据，比如查看是否有非法财务记录或虚假票据等 。
3、SparkSQL(十Hive是大数据领域事实上的SQL标准 。它的底层默认是基于MapReduce的，但是由于MapReduce的速度比较慢，近年来新的SQL查询引擎层出不穷 ， 包括SparkSQL、HiveOnTez、HiveOnSpark等等 。SparkSQL不同于HiveOnSpark 。SparkSQL是一个基于Spark计算引擎的查询引擎，可以针对各种数据源执行查询，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。
4、 spark可视化要解决的问题针对普通客户端浏览困难和分析大数据的问题 ， 结合Spark和LOD技术，以热图为例，提出了大数据可视化技术框架 。先将利用Spark平台分层，按瓦片并行计算，然后将结果分布存储在HDFS上 。最后，web服务器利用Ajax技术结合地理信息提供各种时空/服务 。本文重点解决数据点与地图之间的映射以及并行计算导致的热点地图瓦片之间的边缘偏差 。实验结果表明，

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