cf算法全称“Collaborative Filtering”，即协同过滤算法。协同过滤算法是非常强大与成熟（古老）的一套算法。它广泛应用于电子商务系统等领域。 协同过滤算法的出现标志着推荐系统的产生。协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信
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2023-08-18 15:19:42
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1.Transformations转换算子Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。filter：过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map：将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。输入一条，输出一条数据。flat
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2023-09-20 21:22:58
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spark ml聚类算法一、K-means原理1.核心思想2.流程3. 注意点优点缺点spark实现模型参数解读K-means变种初始值优化k-means++初始值优化BisectingKMeans距离计算优化elkan K-Means大样本优化Mini Batch K-Means二、高斯混合模型GaussianMixtureModel原理1.核心思想2.流程优缺点spark实现 一、K-mea
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2023-08-21 22:51:05
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# 学习如何使用 Spark 实现算法
在数据科学和大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。无论是数据分析、机器学习还是实时计算，Spark 都能够高效处理大规模数据集。本篇文章将为刚入行的小白详细讲解如何在 Spark 上实现算法，包含整个流程、代码示例及注释，帮助你快速上手。
## 一、整件事情的流程
首先，我们来看一下在 Spark 中实现算法的一般流程。以
# Spark算法简介与实践
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据的批处理和实时数据的计算。Spark 提供了简单易用的 API，可用于数据处理、机器学习、图形计算等任务。本文将介绍 Spark 算法的基本概念和用法，以及如何在 Spark 中实现简单的数据处理任务。我们还将展示代码示例，并用状态图和流程图更直观地呈现 Spark 的工作流程。
## S
提高并行度原理.pngspark-submit里，配置了两个Executor，每个Executor，有5个cpu core val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").set("spark.default.parallelism", "5") 这个参数一旦设置了，也就是，所有的RDD的partition都被设置成了5个，也就是说每个RDD的
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2023-10-19 19:31:53
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# 深入了解 Spark 算法及其应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，能够处理大数据集，以并行的方式执行复杂的计算任务。在机器学习、数据分析和图形处理等领域，Spark 提供了强大的算法支持。本文将带您了解 Spark 中的一些核心算法，并通过代码示例进行演示。
## Spark 算法概述
Spark 提供的算法主要分为以下几类：
1. **分类算法**：如逻辑回归
原创
2024-10-11 06:09:48
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一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。二.步骤 1.收集用户偏好。 2.找到相似的用户或物品。 3.计算推荐。三.用户评分 从用户的行为和偏好中发现规律，并
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2023-11-25 19:57:28
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一、决策树是一种分类算法，类似于我们写程序过程中的if-else判断，但是在判断的过程中又加入了一些信息论的熵的概念以及基尼系数的概念。spark中有决策树的分类算法，又有决策树的回归算法。我用到了分类算法，就暂且分享一下我对决策树分类算法的理解。二、决策树的基本模型1、先看一个广为流传的例子----某网站的相亲数据
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2024-08-08 08:48:35
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GraphX是Spark新的组成部分，主要用于图和图的并行计算。在高层，GraphX扩展了Spark RDD，引入新的图抽象：一个属性依附于点和边的有向多图。为支持图计算，GraphX提供一系列基本运算（例如子图、结合点和聚合消息）并优化了Pregel API的变体。此外，GraphX包含了一组图算法和构建器以简化图分析任务。首先需要在项目中载入Spark和GraphX：import org.ap
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2023-09-02 14:40:13
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Spark生态圈，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室精心打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成，来展现大数据应用的一个平台，其核心引擎就是Spark，其计算基础是弹性分布式数据集，也就是RDD。通过Spark生态圈，AMPLab运用大数据、云计算、通
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2024-05-15 13:47:12
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本篇博文是小二由工作经验所得，纯属个人所思所感！！！ 一、Spark（快速、通用、可扩展的分布式的计算引擎）1.spark简介： Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce
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2023-09-18 12:09:56
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有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一
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2023-09-26 15:52:54
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文章目录1. Spark GraphX1.1 图的应用场景2.Spark GraphX的抽象3.Spark GraphX图的构建4. Spark GraphX图的计算模式4.1 Spark GraphX 图的转换操作4.2 转换操作4.2 结构操作4.3 关联操作4.4 聚合操作5.GraphX实例 1. Spark GraphXSpark GraphX是Spark的一个模块，主要用于进行以图为
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2023-10-12 15:49:17
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主要介绍了一下几点： 1矩阵分解的几种算法 2spark使用矩阵分解的几种方式，1ml 包中使用，2mllib包中的使用，其实有不调用包自己写的案列（可以去看看哈，就在example目录） 3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程：1自迭代确定比较优的参数是，2使用参数训练模型，3使用模型推荐topn的物品给用户 4讲了怎么自迭代ALS算法参数，感觉这
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2024-08-25 13:00:48
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CF算法分为两大类，一类为基于memory的（Memory-based），也叫基于用户的（User-based）， 另一类为基于Model的（Model-based），也叫基于物品的（Item-based）。 User-based的基本思想是如果用户A喜欢物品a，用户B喜欢物品a、b、c，用户C喜欢
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2020-03-15 10:10:00
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算法是指解题方案的准确而完整的描述。即是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，且是明确的，没有二义性，同时该规则将在有限次运算后可终止。 1）算法的基本特征 （1）可行性:由于算法的设计是为了在某一个特定的计算工具上解决某一个实际的问题而设计的。 （2）确定性:算法的设计必须是每一个步骤都有明确的定义，不允许有模糊的解释，也不能有多义性。
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2023-10-27 04:35:16
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一：先谈谈什么是ALS算法（基于RDD）推荐算法中的ALS是指Alternating Least Squares（交替最小二乘法）算法。这是一种协同过滤推荐算法，主要用于解决推荐系统中的矩阵降维。ALS算法的核心思想：将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，即将用户-物品的关联关系表示为用户和物品的特征向量表示。具体而言，首先初始化一个因子矩阵，使用评分矩阵获取另外的因子矩阵，交替计算，直到
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2024-10-29 12:36:07
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Data warehouses built on top of Spark and columnar stores often don’t perform ad hoc queries, ranges, or even joins well due to their OLAP-oriented nature. Hyperspace by Microsoft, an indexing subsyst
核心内容： 1、IDEA的下载即安装 2、IEDA环境下开发Spark程序今天又迈出了一步，基本上都已经掌握了，将学习的内容进行以下整理，希望早点学会Spark，早定和婷婷讨论完Spark，早点出山……，好了，不说没用的了，已经11月24号。 今天主要是在IDEA环境下去开发Spark，首先当然是下载IDEA，好吧，直接去官网： 这里写图片描述 这里写图片描述 这里写图片描述 到此我
