# 如何实现Spark计算IV值
如果你是一名刚入行的小白开发者，想要学习如何在Spark中计算IV值，那么你来对地方了！我将会向你展示整个流程，并为你提供每个步骤所需的代码以及相应的注释。
## 实现流程
首先，让我们看看整个计算IV值的流程。下面是一个表格展示了每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 计算WOE值 |
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原创
2024-02-26 06:40:09
217阅读
1 IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变量过程
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2023-08-26 23:31:57
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文章目录说明优势代码实例DataFrame和DataSet的区别总结 说明本博客周五更新 本文记录spark 分布式数据类型DataSet的基本原理和使用方法。 DataSet是Spark1.6添加的分布式数据集合，Spark2.0合并DataSet和DataFrame数据集合API，DataFrame变成DataSet的子集。 DataSet继承RDD优点，并使用Spark SQL优化的执行引
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2024-04-19 10:42:13
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特征转化为什么要转化数据呢，就是要让它成为有效的特征，因为原始数据是很多脏数据无用数据的。常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等。比如我输入的数据是句子，我得把它切分为一个个单词进行分析，这就是一种转化。连续型数据处理之二值化：Binarizer假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把50以上的定为1，5
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2024-07-31 18:04:34
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2021SC@SDUSC前言上一篇博客分析了Spark Streaming的性能调优机制，这次分析一下Spark 2.X的流计算过程介绍Spark 发展迅速，如今最新的版本已经是3.X了，但由于分析的需要以及减少分析困难，我们小组选定的是3.1.2的版本，但本次分析不针对Spark3.X的流计算特性而转而分析Spark2.X中的内容，是为了便于为Spark进行理解。这里也结合databricks官
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2023-09-08 22:44:17
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不涉及业务，记录基于Spark Sql框架和Scala语法，实现表的关联，筛选，聚合，行列转换，窗口比较等代码实现。Demo1，主要是通过字符串分割和flatmap实现行转列，通过聚合函数实现行转列。import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, Struct
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2023-09-16 17:25:27
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Spark生态圈：Spark Core: 最重要，其中最重要的就是RDD（弹性分布式数据集） Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib: 协同过滤、ALS、逻辑回归等等 —> 实现推荐系统 Spark Graphx：图计算Spark Core一、什么是Spark？特点？ 官网：Apache Spark™ is a unified analytics engi
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2023-11-23 13:09:59
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是iris分类数据集，数据下载地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris。体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，统计值spark计算
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2019-09-12 19:18:47
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市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构，有什么技术的程序不是在内存中运行，需要数据从硬盘中拉取，然后供cpu进行执行？所有说s
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2023-12-04 17:35:14
62阅读
Spark是一个用于大规模数据处理的统一计算引擎 注意：Spark不仅仅可以做类似于MapReduce的离线数据计算，还可以做实时数据计算，并且它还可以实现类似于Hive的SQL计算，等等，所以说它是一个统一的计算引擎 既然说到了Spark，那就不得不提一下Spark里面最重要的一个特性：内存计算 Spark中一个最重要的特性就是基于内存进行计算，从而让它的计算速度可以达到MapReduce的几十
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2023-10-17 09:29:59
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前言
本章将对Spark做一个简单的介绍，更多教程请参考：
Spark教程
本章知识点概括Apache Spark简介Spark的四种运行模式Spark基于Standlone的运行流程Spark基于YARN的运行流程Apache 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。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式
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2024-04-16 21:46:48
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Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性。 &nb
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2023-07-16 19:44:33
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1. 弹性分布式数据集RDD1.1. RDD概述1.1.1. 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大
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2024-06-04 08:09:38
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所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
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2023-11-26 21:03:35
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文章目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11
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2023-09-05 10:08:41
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Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。
一、Spark概述1.1. 什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项
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2023-09-08 15:16:51
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SparkSpark 是什么?Apache Spark™是用于大规模数据处理的快速和通用引擎.速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上则要快10倍.Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎.易用:可以使用Java，Scala，Python，R快速编写程序.Spark提供80+高级操作方法，可以轻松构建并行应用程序.Spark提
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2023-08-01 20:03:38
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文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
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2023-11-23 20:20:10
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[TOC]概述大数据实时计算介绍1、Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的核心组件还是我们在Spark Core中经常用到的RDD。2、针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，
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2023-10-27 05:06:06
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