本项目依托Linux虚拟机环境，借助SparkStreaming流式计算框架，实现文本实时词频统计，用来理解流式计算的逻辑，区分离线批量计算与实时流计算。程序持续监听指定文本文件，捕获后续新增写入的内容；当外部不断追加文本，会按设定时间间隔读取新增数据，执行分词，拆分出全部单词，对单词分组并累加出现

本项目搭建Hadoop分布式存储环境，搭配Spark框架实现离线文本词频统计。原始文本文件上传至HDFS分布式文件系统，使用PySpark编写业务逻辑，完成文本分割、单词提取、分组聚合，最终输出词频排序结果，并将统计结果回写保存至分布式存储。项目完整复现“分布式存储+离线计算”经典大数据架构。在实操

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1.概率图时空拓扑匹配引擎：基于隐马尔可夫模型（HMM）与条件随机场（CRF），融合道路网络拓扑连通性、速度连续性约束与空间发射概率，构建高精度地图匹配算法，彻底消除了复杂立交与平行路段的跳变问题；2.自动化评测与坏例追溯平台：构建亿级轨迹真值自动化评测流水线，支持算法版本发布前的离线回归测试、指标

1.算子化（Operator）设计与解耦：将底层召回、特征抽取、模型粗排、业务过滤等复杂计算任务拆解为高内聚、低耦合的标准算子节点，彻底消除了业务新增策略时的重复开发成本；2.高性能DAG调度引擎：自主构建有向无环图（DAG）任务拓扑调度内核，支持跨计算节点的自动并发执行、依赖解析与动态拓扑分支选择

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