数据集选的是20_newsgroups，我按7：3分的训练集和测试集。总的流程如下： 这里把数据集中的每一条文本都表示成TFTDF向量，用训练集的TFTDF向量来训练模型，用测试集的TFTDF向量进行分类测试，最后统计测试准确率。初始化# 设置训练集，测试集路径。
trainPath = "hdfs:///user/yy/20_newsgroups/train/*"
testPath = "hdf
弹性分布式数据集RDDRDD概述什么是RDD RDD（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
1.算子：RDD的方法就叫算子 RDD:spark中分区的集合 textFile(“文件路径”) parallilize(数组/元组/map等一系列集合)2.spark中算子分类： （1）Transformations类算子：不能自己执行，需要Action类算子。 flatMap,map,sortBy,sortByKey,mapToPair,reduceByKey （2）Action类算子：触发T
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2023-08-30 15:08:43
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# Spark Shuffle 分类详解
在现代大数据处理框架中，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。其中，shuffle 操作的管理与优化对于 Spark 的性能具有重要的影响。在本文中，我们将深入探讨 Spark 中的 shuffle 分类，帮助读者理解如何优化大数据处理中的 shuffle 操作。
## 什么是 Shuffle？
在分布式计算中，shuffle 是指
主要讲Spark ML中关于分类算法的实现。示例的算法Demo包含：LR、DT、RF、GBTs、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest分类器以及NB等。 文章目录1. Logistic regression1.1 二分类LR1.2 多分类LR2. 决策树分类器3. 随机森林分类器4. 梯度提升树分类器5. 多层感知器分类器6. 线性支持向量机7. One-vs-Rest分类器8. 朴素
目录1.Spark算子的分类1.1 从大方向来说，Spark算子大致可以分为两类：1.2 从小方向来说，Spark算子大致可以分为以下三类：1.3 Spark算子分类及功能2.Spark算子的功能详解2.1 Transformations算子2.2 Actions算子1.Spark算子的分类1.1 从大方向来说，Spark算子大致可以分为两类：（1）Transformation 变换/转换算子：这
1 分类 Spark 算子大致可以分为以下两类: 1.1 Transformation 变换/转换算子 这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 在Transformations算子中再将数据类型维度细分为 1
给定一系列正整数，请按要求对数字进行分类，并输出以下 5 个数字： A1 = 能被 5 整除的数字中所有偶数的和； A2 = 将被 5 除后余 1 的数字按给出顺序进行交错求和，即计算 n1−n2+n3−n4⋯； A3 = 被 5 除后余 2 的数字的个数；
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2019-05-10 19:31:00
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题目#include<stdio.h>#define MAXN 10000main() { double A4=0; int N; int A1=-1,A2=0,A3=0,A5=0; int cnt=0,Num,pnt=0,qnt=0; scanf("%d",&N); while(N) { scanf("%d",&Num); if(Num...
原创
2023-06-27 10:17:55
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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
1.首先打开spark 命令： bin/spark-shell 2.在spark中创建一个文件夹，在里面创建2个TXT文件 3 执行命令 sc 是上下文执行文件 textFile(“input”)是指定文件夹，.flatMap(.split(" ")) 是进行分组 .map((,1))是一种转化结构，.reduceByKey(+)是分组聚合 .collect打印结果 scala> sc .t
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2023-06-09 15:10:18
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导入需要的函数包import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector} import org.ap
# Spark对集合分类实现流程
## 1. 确定数据集
首先需要确定要进行分类的数据集，可以是一个包含多个元素的集合，每个元素可能包含多个属性。
## 2. 导入Spark相关库和模块
在开始编写代码之前，需要导入Spark的相关库和模块，包括`pyspark`和`pyspark.ml`。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
fro
原创
2023-08-21 10:08:08
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# Spark for Java算子分类入门指南
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于初学者来说，理解 Spark 的核心概念以及如何在 Java 中使用它是非常重要的。在本文中，我将带你了解如何实现“Spark for Java算子分类”，包括整个流程、每一步的实现代码以及详细的注释。
## 1. 流程概述
下表展示了实际操作的流程，分为五个步骤。
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一、Shuffle的含义 Hadoop中，Shuffle产生于Map和Reduce之间。 需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二、Shuffle操作可能面临的问题（运行Task时才会产生Shuffle操作）： 数据量可能较大，不同节点间网络传输问题； 数据如何分类，即如何Partition：Hash、Sort、Spark钨丝计划；
一、spark概述1.1、定义Spark是一种基于内存的快速、通用可扩展的的大数据分析引擎。1.2、历史 1.3、spark特点1）、运行速度快：与Hadoop的MR相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的计算也快10倍以上。使用DAG（有向无环图）执行引擎以支持循环数据流与内存计算。计算结果存放于内存中，2）、易用性好：支持使用Scala、ja
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2023-06-19 06:47:45
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SparkContext:Spark上下文：作用：连接Spark集群，用户创建RDD、累加器和广播。RDD：Resilient Distributed Dataset，弹性式分布式数据集：RDD代表一个不可变的,可并行操作的元素分区集合。RDD4种类型：a.创建RDD：3类(parallelize:将Seq序列数据转化为RDD、textFile将外部文件转化RDD、makeRDD将Seq序&nbs
一、简介GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个一：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
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2023-07-28 16:14:55
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今天简单记录下mllib中常见的分类算法，在分类的子文件夹下主要有三类分类算法：logistic回归模型、贝叶斯模型、SVM模型。logistic回归模型首先需要认清的是逻辑斯蒂回归并非回归模型，和上节介绍的线性回归不一样，它是属于分类模型，虽然和线性回归功能上不一样，但是形式上和线性回归还是很相似的，不同点在于通过添加logistic映射函数使得原始的线性回归方程式变成了可用于分类的模型。应该来
题目描写叙述 给定一系列正整数，请按要求对数字进行分类，并输出下面5个数字： A1 = 能被5整除的数字中全部偶数的和； A2 = 将被5除后余1的数字按给出顺序进行交错求和，即计算n1-n2+n3-n4…。 A3 = 被5除后余2的数字的个数； A4 = 被5除后余3的数字的平均数，精确到小数点后
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2017-07-28 11:18:00
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