Время реакции системы | 0.15-0.25 сек | Диапазон рабочих дистанций | 0.1 – 2.5 м |
Интервал рабочих температур | -30°С ~ +70°С | Максимальная индицируемая дистанция определения | 2.5 м |
Максимальная потребляемая мощность | 2 Вт | Минимальная индицируемая дистанция определения | 0.16 м |
Название Модели | сПАРК 4-U | Напряжение питания системы | постоянное 11В-16В |
Точность определения расстояния | — 5% +10% | Уровень громкости бипера | 80 дБ на 10 см |
Установка парктроника (с.
93) — Ford Focus 2
Ну вот в свое время обчитался и решил поставить.
93) — Ford Focus 2Собственно мне вроде не нужен, но жену отправил на вождение, и решил что надо как то облегчить ее страдания в будущем. Но покатавшись понял что и мне приятно им пользоваться.
Парктроник сПАРК-8-M. Мне нужен был с головой «Т», но не было в Москве.
Хотел поставить именно сПАРК, т.к. он реально по показателям перекрывает импортные аналоги (ну в своем ценовом диапазоне точно перекрывает).
Сразу оговорюсь – сПАРКов ну почти совсем нет в Москве.
разделю статью на 2 части, т.к. ставил вначале сзади и потом когда время было, доделал перед.
Часть первая — ЗАД.
Делается легко и приятно. Кто любит ковыряться и делать сам – получат удовлетворение.
—
Справа на боку внутри фургона есть бардачок. Если убрать поролон, то там видна подштамповка на внутренней стороне кузова под что-то. Блок мозгов парктроника как раз в это место встают по размеру.
Я его на клей посадил винтами к себе.
Там есть отверстие закрытое резинкой через которую прокинуты провода в салон.
Это правый задний датчик. Место подбирал «логически». Нырял под бампер и прикидывал где оно будет с наружи. Это место на рисунке оказалось свободно внутри и датчик стоит на нужном месте относительно наружной геометрии кузова.
2 полоски на рисунке.
По этим местам идут ребра жесткости. Я немного промазал (не досчитал погрешности). Пришлось вначале сверлом высверливать верхнее ребро, и потом острым ножичком расширять дырочку под кабель, чтобы он вышел на внутреннюю сторону бампера. Рекомендую, как где-то читал -просверлить 2мм отверстие и Г-образной проволокой померять расстояние вверх и вниз внутри бампера, и уже сверлить по месту.
Бампер толщиной 2мм !!!. (внешняя часть бампера)
За ним 4-5мм жесткий несущий пластик (внутренняя часть бампера). Получается типа 2-х слойный пирог. Но они не клееные, а независимые друг от друга.
Бампер глянцевый.
Сверху накладка и снизу фартук у бампера из неблестящей пластмассы.
На нижнем рисунке видно, что я чуть выше середины сверлил. Гдето видел на форумах что люди сверлят посередине высоты. Походу это было бы идеально.
Расстояния равные между всеми датчиками.
—
Часть вторая – ПЕРЕД.
Предисловие.
Если честно то я не получил того удовлетворения от переда, но после 8 часов прокладки проводов я доволен.
8 часов это много. Я сделал ошибку (знал бы …). В описании парктроника было написано, что провода передних датчиков 8м, задних 6м вроде. В реале было походу 6м и 4м соответственно. Сзади лишние части от 4м кабелей я сбухтовывал в «колбаски» изолентой. А спереди не хватает по длине (ведь коробка с мозгами в корме машины). В итоге пришлось 2 кабеля разрезать и вставлять в разрыв телевизионный кабель тонкий, т.к. вставка на простых проводах фонит (уже проверено, поэтому 8 часов, т.к. переделывал…).
Только провода от передних и задних датчиков надо поменять местами (хотя говорят что датчики все равно все одинаковы).
Исправлено. В паспорте изделия написано что передние 6м, задние 2.5м (поэтому 100 пудов мой косяк и недогляд)
Голова у парктроника у меня с циферками и я его засунул в водительский солнцезащитный козырек.
Очень много работы было с козырьком, но теперь у меня парктроника внутри машины совсем не видно. Паркуюсь по звуку, и в тяжелых случаях (а может пока не доверяю еще звуку) козырек откидываю и все видно. Но в штатных ситуациях я на него не смотрю…
Основной рассказ.
Стрелками указаны 7 болтов, которые надо отвернуть. При съёме на себя коробки бардачка, заднюю часть надо сдвинуть правее.
На левой стенке посередине (т.е. от лицевой части см 20) есть вертящаяся заслонка. Через нее подаётся холодный воздух от кондера. Вот туда можно сунуть что-то длинное и твердое см на 15 внутрь (например карандаш) и толкнуть чтобы воздуховод вышел из соединения с коробом.
В принципе я не знал и просто вынул ящик
Воздуховод.
1 воздуховод
2 оттуда выйдут мои 4 кабеля от датчиков
3. проволока, с помощью которой вытягиваются провода
4. пинцет.
Вот тут распишу чуть подробнее. Резинка что закрывает моторный отсек от салона, очень плотная и силы отнимает много. Толщиной мм 3.
Край у резинки отгибается очень легко, но я не хотел, чтобы мои кабели зажимались резинкой к краю металла.
Я сделал ножом дырку в резине и засунул пинцет со стороны двигателя. Со стороны салона раздвинул пинцет:
1. Вначале ножичком.
2. Потом подсунул мм 7 круглый ключик
3. Потом на 10 мм
4. И дошел до ~ 15мм пластиковой ручки.
Со стороны двигателя раздвинул пинцет круглым ключом Torx d10 мм.
В щель пинцета как раз получилось засовывать кабели от датчиков.
Вот что получилось
Фара крепиться 1 винтом Torx, который находится сверху и в самом заду фары.
Фару снимать сдвигая вперед – отщелкнуться защелки и она съедет.
Это правая фара авто. (фото под углом)
6. Перед машины
7. Правый борт машины
8. Нижняя стрелка, где должен стоять хомутик.
По верхней стрелке не ставить хомутик – иначе фара не встанет на место.
9. проволока, с помощью которой тянул провода
Итого.
1. У меня идет информационный кабель с козырька от «головы» по верхней части лобового стекла, потом по правому борту под обшивкой крыши и спускается сзади в бардачок к «мозгам»
2. 4 передних датчика по правому борту под крышей и также к «мозгам».
3. 4 задних датчика через правую заглушку.
4. Несколько проводов (12В, земля, правый поворот, стоп-сигнал, задний ход) сразу на правый фонарь.
1 провод (левый поворот) на левый фонарь протянул под крышей.
Всем удачи.
Обзор смартфона Tecno Spark 4 | Смартфоны | Обзоры
Компания Tecno представила на рынке новую модель смартфона под названием Spark 4.
Несмотря на бюджетный уровень, он обладает всеми необходимыми качествами для выбора в качестве основного устройства для повседневного использования и не только.
Технические характеристики Tecno Spark 4
Экран: IPS, 6.52″, 1600х720;
Система: Android 9.0 Pie;
Процессор: MediaTek Helio A22 MT6761 4х2 ГГц;
Ускоритель графики: PowerVR GE8320;
Объем встроенной памяти: 32 ГБ;
Объем оперативной памяти: 2 ГБ;
Беспроводные сети: GSM, 3G, 4G;
Основная камера: 13 + 2 + 0.08 Мп;
Фронтальная камера: 8 Мп;
Слоты: 2х nano-SIM + microSD;
Аккумулятор: Li-ion, 4000 мА*ч;
Размеры: 165.2 x 75.9 x 8.2 мм;
Вес: 170,5 г.
Упаковка комплектация
Поставляется Tecno Spark 4 в яркой картонной коробке, на боках которой можно найти всю необходимую информацию о модели, в том числе и изображение самого смартфона.
В комплект поставки входят следующие элементы:
— Смартфон Tecno Spark 4;
— Защитный чехол;
— Скрепка для извлечения лотка с SIM-картами;
— Кабель microUSB – USB;
— Проводная гарнитура;
— Адаптер питания;
— Документация.
Внешний вид
По внешнему виду Tecno Spark 4 можно по праву считать образцом современного дизайна мобильных устройств.
Это классический моноблок, выполненный из пластика, размеры которого составляют 165,2 x 75,9 x 8,2 мм.
Почти всю лицевую сторону занимает сенсорный экран диагональю 6,52 дюйма. На дисплей уже наклеена защитная пленка.
В верхней части расположены датчики, светодиодная вспышка, фронтальная камера и решетка разговорного динамика.
Кнопки выполнены программно и становятся активными только при включенном экране. Рамка вокруг дисплея тонкая и составляет не более 3 мм.
Клавиши управления громкостью и включения расположены на правом боку устройства.
Слева находится лоток для microSD и двух nano-SIM-карт.
Снизу можно увидеть разъем microUSB, а также отверстия микрофона, основного динамика и гнездо для подключения гарнитуры.
Сегодня все больше компаний производят смартфоны с ярким оформлением, и Tecno Spark 4 не стал исключением.
Задняя панель устройства окрашена в синий с постепенным переходом в голубой цвет. Недостатком в данном случае можно считать лишь то, что на глянцевой поверхности крышки очень быстро становятся видны следы от пальцев. К счастью, этого можно избежать, если воспользоваться комплектным чехлом.
В верхней части слева расположен съемочный модуль, состоящий из трех камер и светодиодной вспышки. В центре находится сканер отпечатков пальцев.
Как было упомянуто ранее, в комплекте с Tecno Spark 4 предусмотрен чехол. Данный чехол выполнен из прозрачного силикона средней жесткости. В конструкции накладки предусмотрены заглушки для аудиоразъема и microUSB.
Экран
Новая модель оснащена IPS-экраном с диагональю 6,52 дюйма. Разрешение составляет 1600х720, плотность — 269 ppi, при приближении пиксели не видны.
Дисплей демонстрирует отличную передачу цвета и яркости. Углы обзора максимальные.
В настройках экрана представлен минимальный набор инструментов. Есть адаптивная регулировка яркости, режим защиты зрения и отображение области выреза в верхней части.
Подсветка экрана равномерная.
Сенсор поддерживает до 5 касаний одновременно.
Камера
Основная камера в Tecno Spark 4 представлена тройным съемочным модулем.
— Основной модуль: 13 Мп, угол обзора – 78°, диафрагма – f/1,85;
— Модуль для макросъемки: 2 Мп, угол обзора – 63°, диафрагма – f/2,8;
— Портретный модуль: 0,08 Мп угол обзора – 40°, диафрагма – f/3,0.
Камера работает быстро даже в режиме HDR. Автофокус и светодиодная вспышка присутствуют.
Настроек камеры оказалось не так много: есть AL-режим, HDR, таймер, съемка касанием и т.д.
С хорошим освещением фотографии получаются достойного качества. Единственным недостатком можно считать цветопередачу – к сожалению, она не на максимальном уровне.
Съемка панорамы
Примеры работы камер в ночное время.
Вспышка очень мощная.
Съемка видео возможна в Full HD со скоростью 29 кадров в секунду.
В ночное время скорость съемки снижается до 20 кадров в секунду.
Фронтальная камера представлена одним модулем 8 Мп, угол обзора – 81°, диафрагма – f/2,00.
Пример панорамного селфи
Эффект боке
Запись видео днем – Full HD, 26 кадров в секунду.
95,68,24,68,24S67.94,13.05,66.52,7.74z’></path><path fill=#fff d=’M 45,24 27,14 27,34′></path></svg></a>» frameborder=»0″ allow=»accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture» allowfullscreen=»»/>
| 1 | Москва | 117,17 | 83 308 348,00 | 32,65 % | |
| 2 | Санкт-Петербург | 100,19 | 28 008 200,38 | 10,98 % | |
| 3 | Московская область | 82,03 | 16 931 090,17 | 6,64 % | |
| 4 | Тюменская область | 156,35 | 12 541 058,84 | 4,92 % | |
| 5 | Свердловская область | 63,43 | 8 012 295,22 | 3,14 % | |
| 6 | Краснодарский край | 57,85 | 6 731 409,44 | 2,64 % | |
| 7 | Республика Татарстан | 54,55 | 5 859 800,37 | 2,30 % | |
| 8 | Нижегородская область | 71,60 | 5 818 635,50 | 2,28 % | |
| 9 | Самарская область | 55,52 | 5 420 623,91 | 2,12 % | |
| 10 | Башкортостан (Республика) | 59,41 | 4 625 643,39 | 1,81 % | |
| 11 | Красноярский край | 67,87 | 4 492 977,44 | 1,76 % | |
| 12 | Новосибирская область | 40,34 | 4 136 285,51 | 1,62 % | |
| 13 | Ростовская область | 46,46 | 3 649 633,11 | 1,43 % | |
| 14 | Челябинская область | 45,55 | 3 608 198,83 | 1,41 % | |
| 15 | Кемеровская область | 76,44 | 3 066 762,26 | 1,20 % | |
| 16 | Пермский край | 47,36 | 2 927 621,48 | 1,15 % | |
| 17 | Иркутская область | 51,61 | 2 708 025,93 | 1,06 % | |
| 18 | Приморский край | 43,46 | 2 438 220,20 | 0,96 % | |
| 19 | Ленинградская область | 69,63 | 2 342 025,20 | 0,92 % | |
| 20 | Воронежская область | 46,21 | 2 240 735,75 | 0,88 % | |
| 21 | Белгородская область | 59,67 | 1 959 018,94 | 0,77 % | |
| 22 | Волгоградская область | 46,41 | 1 728 123,43 | 0,68 % | |
| 23 | Калужская область | 72,17 | 1 679 336,89 | 0,66 % | |
| 24 | Хабаровский край | 46,31 | 1 668 602,87 | 0,65 % | |
| 25 | Вологодская область | 45,59 | 1 588 875,76 | 0,62 % | |
| 26 | Удмуртская Республика | 44,58 | 1 560 897,34 | 0,61 % | |
| 27 | Оренбургская область | 49,41 | 1 535 416,96 | 0,60 % | |
| 28 | Калининградская область | 36,50 | 1 511 722,97 | 0,59 % | |
| 29 | Тульская область | 48,82 | 1 495 358,69 | 0,59 % | |
| 30 | Липецкая область | 70,97 | 1 373 523,88 | 0,54 % | |
| 31 | Алтайский край | 28,97 | 1 324 784,31 | 0,52 % | |
| 32 | Томская область | 49,53 | 1 319 576,32 | 0,52 % | |
| 33 | Ставропольский край | 35,18 | 1 278 412,97 | 0,50 % | |
| 34 | Коми (Республика) | 77,14 | 1 253 386,66 | 0,49 % | |
| 35 | Республика Крым | 38,10 | 1 220 190,58 | 0,48 % | |
| 36 | Саратовская область | 28,77 | 1 205 026,61 | 0,47 % | |
| 37 | Омская область | 29,27 | 1 153 657,33 | 0,45 % | |
| 38 | Ярославская область | 30,32 | 1 093 081,87 | 0,43 % | |
| 39 | Владимирская область | 37,50 | 1 078 890,82 | 0,42 % | |
| 40 | Брянская область | 58,36 | 1 023 286,38 | 0,40 % | |
| 41 | Саха (Республика) (Якутия) | 44,50 | 1 017 825,00 | 0,40 % | |
| 42 | Тверская область | 31,40 | 940 307,02 | 0,37 % | |
| 43 | Рязанская область | 33,66 | 872 687,35 | 0,34 % | |
| 44 | Архангельская область | 38,32 | 784 427,21 | 0,31 % | |
| 45 | Смоленская область | 29,99 | 775 360,51 | 0,30 % | |
| 46 | Мурманская область | 52,03 | 749 981,70 | 0,29 % | |
| 47 | Курская область | 38,89 | 727 155,83 | 0,29 % | |
| 48 | Ивановская область | 26,40 | 724 104,78 | 0,28 % | |
| 49 | Тамбовская область | 46,13 | 701 052,74 | 0,27 % | |
| 50 | Пензенская область | 29,44 | 664 270,53 | 0,26 % | |
| 51 | Ульяновская область | 26,77 | 657 477,81 | 0,26 % | |
| 52 | Кировская область | 21,92 | 641 648,70 | 0,25 % | |
| 53 | Бурятия (Республика) | 32,92 | 616 384,12 | 0,24 % | |
| 54 | Астраханская область | 41,56 | 582 777,29 | 0,23 % | |
| 55 | Чувашская Республика-Чувашия | 26,50 | 570 669,87 | 0,22 % | |
| 56 | Сахалинская область | 38,50 | 548 133,53 | 0,21 % | |
| 57 | Амурская область | 34,50 | 477 541,08 | 0,19 % | |
| 58 | Чеченская Республика | 42,29 | 428 684,52 | 0,17 % | |
| 59 | Дагестан (Республика) | 13,37 | 408 466,26 | 0,16 % | |
| 60 | Марий Эл (Республика) | 34,76 | 403 643,53 | 0,16 % | |
| 61 | Новгородская область | 32,98 | 390 179,71 | 0,15 % | |
| 62 | Мордовия (Республика) | 31,24 | 388 523,27 | 0,15 % | |
| 63 | Карелия (Республика) | 19,61 | 378 578,41 | 0,15 % | |
| 64 | Камчатский край | 38,87 | 375 604,64 | 0,15 % | |
| 65 | Орловская область | 30,03 | 365 830,98 | 0,14 % | |
| 66 | Магаданская область | 84,64 | 327 236,81 | 0,13 % | |
| 67 | Курганская область | 26,45 | 324 114,97 | 0,13 % | |
| 68 | Забайкальский край | 24,70 | 318 786,96 | 0,12 % | |
| 69 | Псковская область | 23,28 | 309 960,02 | 0,12 % | |
| 70 | Костромская область | 20,21 | 279 047,82 | 0,11 % | |
| 71 | Хакасия (Республика) | 33,41 | 264 968,68 | 0,10 % | |
| 72 | Северная Осетия-Алания (Республика) | 21,10 | 190 604,85 | 0,07 % | |
| 73 | Карачаево-Черкесская Республика | 24,18 | 152 957,98 | 0,06 % | |
| 74 | Кабардино-Балкарская Республика | 12,91 | 144 091,02 | 0,06 % | |
| 75 | Алтай (Республика) | 28,90 | 143 327,34 | 0,06 % | |
| 76 | Адыгея (Республика) (Адыгея) | 21,32 | 139 138,99 | 0,05 % | |
| 77 | Севастополь | 11,99 | 128 932,27 | 0,05 % | |
| 78 | Чукотский автономный округ | 119,30 | 120 488,23 | 0,05 % | |
| 79 | Ингушетия (Республика) | 11,23 | 59 765,11 | 0,02 % | |
| 80 | Тыва (Республика) | 13,20 | 46 842,24 | 0,02 % | |
| 81 | Еврейская автономная область | 17,08 | 43 070,52 | 0,02 % | |
| 82 | Калмыкия (Республика) | 10,26 | 36 315,48 | 0,01 % |
Парктроники, BSM, 360
Парктроники и системы контроля слепых зон BSM (blind spot monitoring system), ситемы кругового обзора
На странице: 20255075100
Сортировка: По умолчаниюНаименование (А -> Я)Наименование (Я -> А)Цена (по возрастанию)Цена (по убыванию)Рейтинг (по убыванию)Рейтинг (по возрастанию)Модель (А -> Я)Модель (Я -> А)
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
Купить
24,000.
00р.
в закладки
сравнение
Купить
28,800.00р.
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
в закладки
сравнение
Купить
22,600.
00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.
00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.
00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.
00р.
в закладки
сравнение
Купить
22,600.00р.
в закладки
сравнение
Парковочный радар с входом для камеры (Видеопарктроник) RPV-001 позволяет подключать парковочную камеру и выводить изображение камеры вместе с датчиками на экран штатной магнитолы, монитор или зеркало со встроенным монитором. Параметр Мин. Норм. Ма..
в закладки
сравнение
АКЦИЯ! — Универсальная камера RC-1011 — В ПОДАРОК! Парковочный радар с входом для задней и передней камеры (Видеопарктроник) RPV-002 позволяет подключать парковочные камеры и выводить комбинированное изо
Официальный сайт парковочных радаров AUTRIX
Парковочная система Autrix F-257 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля.
Информация о наличии препятствия, а также о направлении и расстоянии до него выводится на цифровой дисплей со встроенным биппером. Компактные габариты дисплея дают возможность установить прибор абсолютно в любом, наиболее удобном для водителя месте.
Подробнее
Парковочная система Autrix F-300 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля. Информация о наличии препятствия, а так же о направлении и расстоянии до него выводится на цифровой дисплей со встроенным биппером. Если водитель не нуждается в звуковом оповещении, то сигнал биппера можно отключать или включать, зависимо от потребностей в каждом конкретном случае. Компактные размеры дисплея позволяют разместить его в любом удобном месте.
Подробнее
Парковочная система Autrix F-368 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля. Данная модель комплектуется ультратонким дисплеем, который станет незаметным в салоне вашего автомобиля, но в тоже время он отображает полную информация с помощью LED индикации и звуковых сигналов.
Подробнее
Парковочная система Autrix F-588 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля. Модель имеет миниатюрный дизайн дисплея, благодаря этому, его легко незаметно разместить в салоне автомобиля, в то же время на нем используется расширенная индикация, которая позволяет увереннее совершать маневры.
Подробнее
Парковочная система Autrix F-667 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля. Информация о наличии препятствия, а также о направлении и расстоянии до него выводится на цифровой дисплей со встроенным биппером.
Подробнее
Парковочная система Autrix F-716 на 4 водонепроницаемых датчика предназначена для установки в задний бампер автомобиля. Информация о наличии препятствия, а также о направлении и расстоянии до него выводится на цифровой дисплей со встроенным биппером.
Данная модель пользуется спросом на Российском рынке благодаря современному дизайну дисплея и улучшенному алгоритму работы. Дизайн дисплея является аналогом штатного парковочного радара устанавливаемого в автомобилях Mercedes Е -класса.
Подробнее
Парковочная система Autrix S-600 на 6 водонепроницаемых датчиков предназначена для установки четырех датчиков в задний и двух датчиков в передний бампер автомобиля. Данная система позволяет полностью контролировать процесс парковки. Компактные габариты дисплея дают возможность установить прибор абсолютно в любом, наиболее удобном для водителя месте.
Подробнее
Парковочная система Autrix Е-800 на 8 водонепроницаемых датчиков предназначена для установки в передний и задний бампер автомобиля. Данная система является новинкой 2013 года, она оснащена компактным и в тоже время информативным дисплеем. Информация о наличии препятствия , а также о направлении и расстоянии до него выводится на цифровой дисплей со встроенным биппером.
Подробнее
Широкий ассортимент цветовой гаммы датчиков позволит подобрать наиболее подходящий цвет для вашего автомобиля.
Для просмотра вариантов нажмите Подробнее.
Подробнее
Обзор— Документация Spark 3.0.1
Apache Spark — это единый аналитический движок для крупномасштабной обработки данных. Он предоставляет API высокого уровня на Java, Scala, Python и R, и оптимизированный движок, поддерживающий общие графики выполнения. Он также поддерживает богатый набор инструментов более высокого уровня, включая Spark SQL для SQL и обработки структурированных данных, MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графов и структурированную потоковую передачу для инкрементных вычислений и потоковой обработки.
Безопасность в Spark по умолчанию отключена. Это может означать, что вы уязвимы для атак по умолчанию.
Пожалуйста, ознакомьтесь со Spark Security перед загрузкой и запуском Spark.
Загрузите Spark со страницы загрузок веб-сайта проекта. Эта документация предназначена для Spark версии 3.0.1. Spark использует клиентские библиотеки Hadoop для HDFS и YARN. Для нескольких популярных версий Hadoop предварительно упакованы загрузки. Пользователи также могут загрузить двоичный файл «Hadoop free» и запустить Spark с любой версией Hadoop. путем дополнения пути к классам Spark.Пользователи Scala и Java могут включать Spark в свои проекты, используя его координаты Maven, а пользователи Python могут устанавливать Spark из PyPI.
Если вы хотите собрать Spark из источник, посетите Building Spark.
Spark работает как в Windows, так и в UNIX-подобных системах (например, Linux, Mac OS), и он должен работать на любой платформе, на которой работает поддерживаемая версия Java. Это должно включать JVM на x86_64 и ARM64. Его легко запустить локально на одном компьютере — все, что вам нужно, это установить java в вашей системе PATH или переменную среды JAVA_HOME , указывающую на установку Java.
Spark работает на Java 8/11, Scala 2.12, Python 2.7 + / 3.4 + и R 3.5+. Поддержка Java 8 до версии 8u92 не рекомендуется в Spark 3.0.0. Поддержка Python 2 и Python 3 до версии 3.6 устарела в Spark 3.0.0. Для Scala API — Spark 3.0.1 использует Scala 2.12. Вам нужно будет использовать совместимую версию Scala (2.12.х).
Для Java 11, -Dio.netty.tryReflectionSetAccessible = true требуется дополнительно для библиотеки Apache Arrow. Это предотвращает java.lang.UnsupportedOperationException: sun.misc.Unsafe или java.nio.DirectByteBuffer. (long, int) недоступно , когда Apache Arrow использует Netty для внутренних целей.
Spark поставляется с несколькими примерами программ. Примеры Scala, Java, Python и R находятся в examples / src / main каталог . Чтобы запустить одну из программ-примеров Java или Scala, используйте bin / run-example в каталоге Spark верхнего уровня. (За кадром это
вызывает более общие spark-submit сценарий для
запуск приложений).
Например,
./bin/run-example SparkPi 10
Вы также можете запускать Spark в интерактивном режиме через модифицированную версию оболочки Scala. Это отличный способ изучить фреймворк.
./bin/spark-shell --master local [2]
Опция --master определяет
главный URL-адрес для распределенного кластера или локальный для запуска
локально с одним потоком или local [N] для локального запуска с N потоками. Вам следует начать с использования местный для тестирования.Чтобы получить полный список параметров, запустите оболочку Spark с параметром --help .
Spark также предоставляет Python API. Чтобы запустить Spark в интерактивном режиме в интерпретаторе Python, используйте бин / писпарк :
./bin/pyspark - местный мастер [2]
Примеры приложений также представлены на Python. Например,
. /bin/spark-submit examples / src / main / python / pi.py 10
/bin/spark-submit examples / src / main / python / pi.py 10
Spark также предоставляет R API, начиная с версии 1.4 (включены только API DataFrames).Чтобы запустить Spark в интерактивном режиме в интерпретаторе R, используйте bin / sparkR :
./bin/sparkR - локальный мастер [2]
Примеры приложений также представлены в R. Например,
./bin/spark-submit examples / src / main / r / dataframe.R
Обзор кластерного режима Spark объясняет ключевые концепции работы в кластере. Spark может работать как сам по себе, так и через несколько существующих менеджеров кластера. В настоящее время он предоставляет несколько варианты размещения:
Руководства по программированию:
Документы API:
Руководства по развертыванию:
Прочие документы:
Внешние ресурсы:
MacSparky
Вчера купил новый MacBook M1.
Я хочу иметь что-нибудь под управлением Apple Silicon, чтобы поэкспериментировать и осветить здесь и в подкастах. Вопрос был в том, какой?
И новый MacBook Air, и MacBook Pro оснащены одним и тем же чипом M1. Но так ли они? Apple ничего не сказала в своем выступлении, чтобы дифференцировать сами чипы. Не было объяснения тактовой частоты или доходности чипа. MacBook Pro использует только лучшее из всех новых чипов M1, чтобы они могли работать с ними быстрее, чем те, что сделаны в MacBook Air? Мы не знаем.Единственное, о чем говорилось в основном докладе, — это включение вентилятора в MacBook Pro по сравнению с безвентиляторным дизайном MacBook Air. Я уверен, что с активной системой охлаждения Apple будет более комфортно продвигать M1 в MacBook Pro. Я ожидаю, что как только мы получим результаты тестов, они покажут, что MacBook Pro может быстрее выполнять более длительные операции, такие как кодирование видео.
Мне жаль, что Apple не смогла лучше различить эти два компьютера, но я подозреваю, что когда появятся тесты, мы обнаружим, что между ними не так уж много разницы.
В конце концов, обе машины работают на одной и той же микросхеме.
Apple объяснила, что для завершения перехода на Apple Silicon Mac потребуется два года, и то, что мы получили вчера, было только первым шагом. Несмотря на то, что кажется, что M1 будет зверем по сравнению с другими чипами на рынке, он также будет самым низким из когда-либо выпущенных чипов серии M. Я не могу не думать, что где-то в следующем году мы получим другой чип Apple Silicon, который будет даже более мощным, чем M1, для использования в MacBook Pro 16 и 14 (?) Дюймов.Проще говоря, Apple только начинается. Я полагаю, что если вы ищете профессиональную машину для рабочего процесса, Apple Silicon Mac, который вам действительно нужен, еще не вышел.
Итак, возвращаясь к своему решению относительно того, какой MacBook купить, я обдумывал плюсы и минусы, когда моя дочь вошла в комнату, чтобы показать мне видео, которое она сняла для класса, используя Final Cut на своем очень-очень-очень-очень-очень. первоклассный Intel MacBook Air.
Он длился пять минут, и в нем были перемещены коробки с видео, предоставленными семью разными учениками театральной школы UCLA.Были визуальные и звуковые эффекты, и MacBook Air, не относящийся к M1, делал все это безо всяких усилий. Это был момент, когда я понял, что все, что мне нужно, — это MacBook Air.
У меня остались такие теплые воспоминания о первом клинообразном MacBook Air, который появился десять лет назад. Я использовал один три года, прежде чем отдать его дочери, которая использовала его еще пять лет. Я выполняю всю тяжелую работу на iMac Pro. Идея тонкого, легкого, безвентиляторного ноутбука, который работает безумно быстро и может запускать приложения для iPad и iPhone, звучит идеально.Я заказал MacBook Air. (Я обновил оперативную память и хранилище. В конце концов, я MacSparky.) Я получу его через неделю или две и сообщу, как только получу.
Еще один момент — это программа обратного выкупа Apple. Я продаю свой существующий ноутбук обратно Apple в рамках покупки.
Я сравнил цены с другими уважаемыми поставщиками, и у Apple была лучшая цена. Я знаю, что мог бы заработать больше, продавая машину через eBay, но каждый раз, когда я пытаюсь это сделать, покупатель оказывается бездельником. Продать его обратно Apple безболезненно.
Агрегации со Spark (groupBy, cube, rollup)
Spark имеет множество агрегатных функций для группировки, создания куба и объединения фреймов данных.
В этом посте объясняется, как использовать агрегатные функции в Spark.
Ознакомьтесь с Beautiful Spark Code, чтобы получить подробный обзор того, как структурировать и тестировать агрегаты в производственных приложениях.
groupBy ()
Давайте создадим DataFrame с двумя известными футболистами и количеством голов, которые они забили в некоторых играх.
val goalDF = Seq (
("месси", 2),
("месси", 1),
("пеле", 3),
("пеле", 1)
) .toDF ("имя", "цели") Давайте проверим содержимое DataFrame:
головDF. show ()
+ ----- + ----- +
| имя | цели |
+ ----- + ----- +
| месси | 2 |
| месси | 1 |
| пеле | 3 |
| пеле | 1 |
+ ----- + ----- + 
show ()
+ ----- + ----- +
| имя | цели |
+ ----- + ----- +
| месси | 2 |
| месси | 1 |
| пеле | 3 |
| пеле | 1 |
+ ----- + ----- + Давайте используем groupBy () , чтобы вычислить общее количество голов, забитых каждым игроком.
импорт орг.apache.spark.sql.functions._
целиDF
.groupBy ("имя")
.agg (сумма ("цели"))
.show () + ----- + ---------- +
| имя | сумма (голов) |
+ ----- + ---------- +
| пеле | 4 |
| месси | 3 |
+ ----- + ---------- + Нам нужно импортировать org.apache.spark.sql.functions._ , чтобы получить доступ к методу sum () в agg (sum ("tasks") . В функциях определено множество агрегатных функций объект.
Метод groupBy определен в классе Dataset. groupBy возвращает объект RelationalGroupedDataset, в котором определен метод agg () .
Spark отлично использует объектно-ориентированное программирование!
Класс RelationalGroupedDataset также определяет метод sum () , который можно использовать для получения того же результата с меньшим количеством кода.
головДФ
.groupBy ("имя")
.sum ()
.show () + ----- + ---------- +
| имя | сумма (голов) |
+ ----- + ---------- +
| пеле | 4 |
| месси | 3 |
+ ----- + ---------- + Testing Spark Applications учит, как упаковать это агрегирование в пользовательское преобразование и написать модульный тест.Вам следует прочитать книгу, если вы хотите ускорить свою карьеру в Spark и быстро стать экспертом.
groupBy () с двумя аргументами
Давайте создадим еще один DataFrame с информацией о студентах, их странах и их континентах.
val студентовDF = Seq (
(«марио», «италия», «европа»),
(«Стефано», «Италия», «Европа»),
(«победитель», «испания», «европа»),
(«ли», «китай», «азия»),
(«юки», «япония», «азия»),
("vito", "италия", "европа")
) .toDF ("название", "страна", "континент") Давайте посчитаем количество студентов на каждом континенте / стране.
студентовDF
. groupBy ("континент", "страна")
.agg (количество ("*"))
.show () 
groupBy ("континент", "страна")
.agg (количество ("*"))
.show () + --------- + ------- + -------- +
| континент | страна | количество (1) |
+ --------- + ------- + -------- +
| европа | италия | 3 |
| азия | япония | 1 |
| европа | испания | 1 |
| азия | Китай | 1 |
+ --------- + ------- + -------- + Мы также можем использовать метод RelationalGroupedDataset # count () , чтобы получить тот же результат:
студентовDF
.groupBy ("континент", "страна")
.count ()
.show () + --------- + ------- + ----- +
| континент | страна | количество |
+ --------- + ------- + ----- +
| европа | италия | 3 |
| азия | япония | 1 |
| европа | испания | 1 |
| азия | Китай | 1 |
+ --------- + ------- + ----- + groupBy () с фильтрами
Давайте создадим еще один DataFrame с количеством голов и передач для двух хоккеистов за несколько сезонов:
val hockeyPlayersDF = Seq (
("гретцки", 40, 102, 1990),
("гретцки", 41, 122, 1991),
("гретцки", 31, 90, 1992),
("Messier", 33, 61, 1989),
("messier", 45, 84, 1991),
("messier", 35, 72, 1992),
("Messier", 25, 66, 1993)
). toDF («имя», «голы», «передачи», «сезон») .jpg)
toDF («имя», «голы», «передачи», «сезон») Давайте посчитаем среднее количество голов и передач для каждого игрока в сезонах 1991 и 1992 годов.
хоккейИгрокиDF
.where ($ "сезон" .isin ("1991", "1992"))
.groupBy ("имя")
.agg (avg ("голы"), avg ("голевые передачи"))
.show () + ------- + ---------- + ------------ +
| имя | ср (голы) | средн (голы) |
+ ------- + ---------- + ------------ +
| беспорядочный | 40,0 | 78,0 |
| гретцки | 36.0 | 106,0 |
+ ------- + ---------- + ------------ + Теперь давайте посчитаем среднее количество голов и передач для каждого игрока, сделавшего в среднем более 100 передач.
хоккейИгрокиDF
.groupBy ("имя")
.agg (avg ("голы"), avg ("ассисты"). as ("average_assists"))
.where ($ "average_assists"> = 100)
.show () + ------- + ------------------ + ------------------ +
| имя | средн. (голов) | average_assists |
+ ------- + ------------------ + ------------------ +
| Гретцки | 37. 333333333333336 | 104.66666666666667 |
+ ------- + ------------------ + ------------------ + 
333333333333336 | 104.66666666666667 |
+ ------- + ------------------ + ------------------ + Многие реализации SQL используют ключевое слово HAVING для фильтрации после агрегирования. То же предложение Spark where () работает при фильтрации как до, так и после агрегирования.
куб ()
cubeиспользуется не слишком часто, поэтому пропустите этот раздел.
Давайте создадим еще один образец набора данных и воспроизведем примеры cube () в этом ответе Stackoverflow.
val df = Seq (
(«бар», 2л),
(«бар», 2л),
("фу", 1л),
("фу", 2л)
) .toDF ("слово", "число") Функция куба «принимает список столбцов и применяет агрегированные выражения ко всем возможным комбинациям столбцов группировки».
df
.cube ($ "слово", $ "число")
.count ()
.sort (asc ("слово"), asc ("num"))
. show () 
show () + ---- + ---- + ----- +
| слово | число | количество |
+ ---- + ---- + ----- +
| null | null | 4 | Всего строк в df
| null | 1 | 1 | Подсчитайте, где число равно 1
| null | 2 | 3 | Подсчитайте, где число равно 2
| бар | ноль | 2 | Где слово равно бар
| бар | 2 | 2 | Где слово равно бар, а число равно 2
| foo | null | 2 | Где слово равно foo
| foo | 1 | 1 | Где слово равно foo, а число равно 1
| foo | 2 | 1 | Где слово равно foo, а число равно 2
+ ---- + ---- + ----- + Порядок аргументов, переданных в функцию cube () , не имеет значения, поэтому cube ($ "word", $ "num") вернет те же результаты, что и cube ($ "num", $ "слово") .
свернуть ()
свертка является подмножеством куба , который «вычисляет иерархические промежуточные итоги слева направо».
df
.rollup ($ "слово", $ "число")
.count ()
.sort (asc ("слово"), asc ("num"))
. show () 
show () + ---- + ---- + ----- +
| слово | число | количество |
+ ---- + ---- + ----- +
| null | null | 4 | Подсчет всех строк
| бар | ноль | 2 | Считайте, когда слово - бар
| бар | 2 | 2 | Считайте, когда число равно 2
| foo | null | 2 | Считайте, когда слово foo
| foo | 1 | 1 | Когда слово равно foo, а num равно 1
| foo | 2 | 1 | Когда слово равно foo, а num равно 2
+ ---- + ---- + ----- + rollup () возвращает подмножество строк, возвращаемых функцией cube () .Сводка возвращает 6 строк, тогда как куб возвращает 8 строк. Вот недостающие строки.
+ ---- + ---- + ----- +
| слово | число | количество |
+ ---- + ---- + ----- +
| null | 1 | 1 | Слово равно нулю, а число равно 1
| null | 2 | 3 | Слово равно нулю, а число равно 2
+ ---- + ---- + ----- + rollup ($ "word", $ "num") не возвращает счетчики, если только word равно null .
Давайте изменим порядок аргументов, переданных в свертку , и посмотрим на разницу в результатах.
df
.rollup ($ "число", $ "слово")
.count ()
.sort (asc ("слово"), asc ("num"))
.select ("слово", "число", "счет")
.show () + ---- + ---- + ----- +
| слово | число | количество |
+ ---- + ---- + ----- +
| null | null | 4 |
| null | 1 | 1 |
| null | 2 | 3 |
| бар | 2 | 2 |
| foo | 1 | 1 |
| foo | 2 | 1 |
+ ---- + ---- + ----- + Вот строки, отсутствующие в свертке ($ "num", $ "word") по сравнению с кубом ($ "word", $ "num") .
+ ---- + ---- + ----- +
| слово | число | количество |
+ ---- + ---- + ----- +
| бар | ноль | 2 | Слово равно полосе, а число равно нулю
| foo | null | 2 | Слово равно foo, а num равно нулю
+ ---- + ---- + ----- + rollup ($ "num", $ "word") не возвращает счетчики, если только num равно null .