表结构求被评分次数最多的 10 部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）import org.apache.s...
原创
2022-09-13 15:12:46
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1. 什么是Apache Spark？Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的计算，如交互式查询和流处理。速度在大数据集的处理中非常重要，它可以决定用户可以交互式地处理数据，还是等几分钟甚至几小时。Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存中运行计算，即使对基于磁盘的复杂应用
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2023-08-08 12:34:47
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楔子Spark快速大数据分析 前3章内容，仅作为学习，有断章取义的嫌疑。如有问题参考原书Spark快速大数据分析以下为了打字方便，可能不是在注意大小写1 Spark数据分析导论1.1 Spark是什么Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非
# Spark电影评分分析
## 介绍
在现代社会中，电影已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一。随着互联网的普及，越来越多的人开始使用在线平台观看电影。这些平台通常会提供对用户评分的功能，用户可以根据自己的喜好来评价观看过的电影。
而对于电影平台来说，收集和分析这些用户评分数据是非常重要的。通过对用户评分数据的分析，平台可以了解用户的喜好和偏好，从而提供更好的推荐系统，为用户推荐他们可能
原创
2023-08-31 04:09:15
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本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统，以为之后的完整项目做铺垫和知识积累整个系统的工作流程描述如下： 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数，通过各个用户对各个电影的评分，汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影，并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分，要预测出在该网站的电影资源库中，有哪些电影是适合
# Spark分析电影评分数据集
## 引言
随着互联网的发展，人们对于电影的需求越来越大。为了满足用户的需求，许多电影评分网站应运而生，如IMDb、豆瓣电影等。这些网站为用户提供了一个平台，可以查看电影的评分和评论，从而帮助用户做出选择。
然而，这些电影评分网站上的数据量非常庞大，以致于难以直接分析。因此，我们需要使用强大的工具来处理和分析这些数据。其中，Apache Spark是一个非常
原创
2023-08-17 11:35:58
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Author：Liedra前言 在金融市场的不断发展下，信用评分对于一个人的影响比以前更大。
在当今社会，信用消费逐步成为了一种新的生活方式，有数据表明，越来越多的居民由传统储蓄转变为提前消费。因此，保证信贷经济的平稳是一个很 重要的研究领域。对银行来说，预先判断客户是否会违约有利于提升银行的盈利； 对整个社会来说，可以减少信用欺诈现象，去除信贷经济的泡沫。 本文研究的主要目的是通过对数据集
给大家分享一下Spark是什么?如何用Spark进行数据分析，对大数据感兴趣的小伙伴就随着小编一起来了解一下吧。
大数据在线学习什么是Apache Spark?Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而
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2023-08-15 22:52:01
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原创
2021-08-24 21:03:06
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Author：Liedra前言下面将利用随机森林算法对数据进行处理分析。随机森林介绍首先了解一下集成学习，集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷，从而整合起多个模型，取长补短，避免局限性。
集成时一般用到bootstrap方法（自助法，随机抽样），bagging方法（自助抽样集成，多个模型，使用投票或其他方法来整合模型，分类问题一般类似投票，回归问题一般
图像质量评价方法可分为： 1.主观评价方法：主观评价由观察者对图像质量进行主观评分, 一般采用平均主观得分 (Mean opin-ion score, MOS) 或平均主观得分(Differentialmean opinion score, DMOS) (即人眼对无失真图像和有失真图像评价得分的差异) 表示, 但主观评价工作量大、耗时长, 使用起来很不方便。2.**客观评价方法：**是由计算机根据一
一、pga内存结构： 1.fixed pga:这部分包含一些小的固定尺寸的变量，以及指向变化PGA部分的指针。 2.variable pga:这部分是按照堆（Heap）来进行组织的，所以这部分也叫做PGA堆。 可以从X$KSMPP
文章目录引言总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,一个平凡而不平庸的人。今天给大家带来一个Spark综合练习案例–电影评分老师给定需求：统计评分次数>200的电影平均分Top10，并写入
原创
2022-04-21 14:58:01
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风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性 逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡
摘要在社会快速发展的影响下，教育事业蓬勃发展，大大增加了学校的数量、多样性、教育质量等要求，使教育的管理和运营比过去更加困难。依照这一现实为基础，设计一个快捷而又方便的考生评分系统是一项十分重要并且有价值的事情。对于传统的考生评分系统来说，考生评分系统具有许多不可比拟的优势，首先是快速更新校园资讯，其次是大量信息的管理，最后是高度安全，以及使用简单等特性，这使得考生评分系统的管理和运营非常方便。进
1.1 初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。1.?Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，融入
只需 “允许” 使用评分系统 即可
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2022-10-14 22:59:43
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原创： Hollis时间如流水，转眼间2018年已经要接近尾声了，过去的一年，可以说是疯狂的一年。SpaceX成功发射了重型猎鹰火箭，苹果成为首个突破一万亿美元市值的上市公司。2018年，在IT圈也发生了许多大事和喜事，SpringBoot 2发布、Java发布了10 和 11两个版本、GitHub下嫁MicroSoft、IBM迎娶RedHat等，和往年一样，我们分析了2018年排名Top 100
Author：LieDra前言下面将对数据利用组合分类器进行处理分析。介绍我们使用多专家组合的全局方法，构造并行的架构，对于给定的一个测试集输入，所有的基学习器都产生进行训练，并给出测试样本的输出，我们将各个输出都保存起来 以进行下一步判断。
我们选用了最常见的方法，即投票法，对于每个输出进行“求和”，即如果有三个及以上的基学习器得到的结果是同一类，那么最终的结果就是这一类。代码示例MyAPI.p
一：概述 RatingBar是SeekBar和ProgressBar的扩展，用星星来评级。使用的默认大小RatingBar时，用户可以触摸/拖动或使用键来设置评分，它有俩种样式（大、小），其中大的只适合指示，不适合于用户交互。二：修改xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayo
