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    ES6BigInt大整数处理全解析
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    Java处理气象大数据结合Spark的并行计算能力,是一种高效且成熟的方案。其核心在于构建基于Java和Spark的分布式处理管道,流程包括:1.利用Java解析NetCDF、GRIB等复杂格式数据;2.将数据转换为Spark的RDDs/DataFrames进行分布式处理;3.通过SparkSQL优化结构化数据查询;4.使用Java编写UDFs实现复杂气象算法;5.借助SparkMLlib进行机器学习预测。面对气象数据PB级增长、多维格式多样、实时性高、质量参差不齐及时空关联复杂等挑战,Spark通过按时
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    处理时间序列缺失值时,选择插值还是向前填充取决于数据特性。1.插值适用于变化平滑的数据(如温度),常用方法包括线性、时间、多项式和样条插值;2.向前填充适合状态型数据(如用户登录状态),使用.ffill()方法填充,但无法填补开头缺失;3.可组合使用插值与填充策略,并设置最大填充长度以提升填充质量。
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