虚拟机（Java Virtual Machine，JVM）而不是特定对象的主机访问。这些对象可能位于拥有JVM的同一个物理主机上，或者位于其他计算机上，并通过某个网络连接到宿主主机（服务器）。规范包括这些对象进行编码的规则，如何定位对象，如何远程调用，方法的参数和计算结果如何在JVM之间传递。RMI的缺省实现是 JRMP（Java Remote Method Protocol），这是一个百分之百的
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2024-10-27 14:42:11
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机器学习实践：Spark MLlib库介绍与使用1、实验描述MLlib （ Machine Learning Library ）是 Spark 的一个机器学习库。它能够较容易地解决一些实际的大规模机器学习问题。本实验旨在学习 Spark 的机器学习库—— MLlib 的相关知识，了解 MLlib 与 ML 之间的区别和联系，掌握 MLlib 中的几个基本数据类型实验时长：90分钟主要步骤：学习Ml
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2023-10-08 20:22:39
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Spark MLlib7.1 概述7.2 系统要求7.3 机器学习基础7.4 数据类型7.4.1 操作向量7.5 算法7.5.1 特征提取7.5.2 统计7.5.3 分类与回归7.5.4 聚类7.5.5 协同过滤与推荐7.5.6 降维7.5.7 模型评估7.6 一些提示与性能考量7.6.1 准备特征7.6.2 配置算法7.6.3 缓存RDD以重复使用7.6.4 识别稀疏程度7.6.5 并行度7.
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2024-03-06 17:35:05
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1.概述 首先，笔者要先申明，我也是初学机器学习领域的内容，虽然我是从事大数据平台开发的工作，但是工作中确实没有跟spark MLlib打过交道，所以文中如果有描述错误的地方，还请大家指正。机器学习对高数、python的基础都有一定的要求，但是入门我觉得最重要的是理论联系实际，了解机器学习基本概念，然后结合spark MLlib的example代码去入手，亲自跑一个代码尝试一下，这样理解起来更容易
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比s
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2023-11-28 11:39:58
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MLlib的官网文档：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html本节主要内容：一、MLlib简述二、基本数据类型三、汇总统计四、实例应用K-means算法一、MLlib简述：1.MLlib是什么？MLlib是Spark的机器学习(ML)库。它的目标是让实用的机器学习变得可扩展和容易。在高层次上，它提供以下工具:(1)ML算法:常用的学习算法，
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2023-11-22 18:03:43
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之前我们一直使用sklearn进行机器学习，今天我们来看一个高级的分布式机器学习框架spark。我们将重点介绍MLlib的基础知识，以及通过一个入门例子来介绍使用spark创建回归模型以预测房价的基本步骤。Spark介绍大数据时代需要对非常大的数据集进行大量的迭代计算。 机器学习算法的运行实现需要具有超强计算力的机器。但是一味的依靠提升机器计算能力并不是一个好的选择，那样会大大增加我们的计算成本。
原创
2021-04-04 15:56:28
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全套代码仓库：https://github.com/igeng/Awesome_SparkMLlib 包括可运行代码以及电子版文档。 目录1.SparkMLlib基础1.1 Spark的安装1.1.1 Spark的安装（1）Hadoop的安装（2）安装Java环境（3）安装Hadoop 2（4）安装Spark1.1.2 使用Spark编写简单的应用程序1.2 Spark编程基础与数据操作1.2.1
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2024-08-21 11:05:39
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目录Java如果mkdirs失败怎么解决案例分析：解决方案： 欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术 作者WX:superhe199Java如果mkdirs失败怎么解决在Java的开发中，经常会遇到需要创建文件夹的情况。通常，我们使用mkdirs()方法来创建文件夹。但是有时候，mkdirs()方法可能会失败，导致无法创建目标文件夹。在本篇博客中，我们将讨论如何解决这个问题。首先，我们需要了解mk
# 实现Java Spark MLlib
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入依赖] --> B[创建SparkSession]
B --> C[读取数据]
C --> D[数据预处理]
D --> E[选择模型]
E --> F[训练模型]
F --> G[评估模型]
G --> H[使用模型进行预测]
原创
2024-02-15 10:30:43
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JAVA学习switch case ； while ； do while .的使用今天是学习java的第六天，也是学习了一个礼拜了吧。总结一下这一个礼拜学了些什么。学会了第一行代码：public class StudySix {
public static void main(String[] args) {
System.out.ln("加油呀");
}
}还学了 package（包的使用
# 教你如何实现"spark java mllib"
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"spark java mllib"。首先，我们需要了解整个流程，并逐步进行操作。接下来，我会详细介绍每一步需要做什么，以及具体的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 模型训练
原创
2024-05-14 05:21:32
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【注】1、该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取；2、Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础，主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统，内容分为三部分：基础环境搭建、Hadoop编译安装和Spark编译安装，该环境作为后续实验基础；3、文章演示了Hadoop、Spark的编译过程，同时附属资源提供了编译好的安装包，觉得编译费时
spark Core的使用基础知识 rdd为spark的一个分布式数据源的计算的抽象 sparkContext为spark环境上下文用于保持集群连接，创建RDD 并行数据 accumular boardcast变量 用户创建spark job作业 SparkConf conf = new
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2023-08-21 20:50:47
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一. 简介1. 机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a. 连续数据：可以取任何值，如房价b. 离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二. 创建向量1. 向量中的各个维度称为特征2. Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个多个RDD支持。局部向量有数值型索引和双精度浮点值，且存储在单一机器上。3. MLlib中有2
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2023-07-28 15:34:31
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首先说明一下，本文适合Windows系统远程登录Ubuntu服务器，使用Pycharm编写Spark应用程序。操作过程参考了很多网上教程，链接都在文中给出。1. 准备工作1.1 安装MobaXterm
这是一款很适合Windows系统的远程控制工具，具体介绍和使用可以参考这篇文章。1.2 安装Hadoop参考教程，里面包含了Hadoop和JDK的安装和使用的详细步骤。1.3 安装spark参考教程
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2024-01-25 19:57:19
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spark 是目前非常流行的大数据计算框架。 spark 生态Spark core：包含 spark 的基本功能，定义了 RDD 的 API，其他 spark 库都基于 RDD 和 spark coreSparkSQL：像 sql 一样操作数据SparkStreaming：实时数据处理，像操作普通 RDD 一样处理流数据Mlib：机器学习库，算法被实现为对 RDD 的操作GraphX：控
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2023-07-29 23:55:37
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# 使用Spark MLlib进行Java开发
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用Java编程语言和Spark MLlib库进行机器学习任务。Spark MLlib是一个用于大规模机器学习的强大库，它提供了一系列的机器学习算法和工具，可以方便地处理和分析大规模的数据集。
## 流程概述
下表展示了使用Spark MLlib进行Java开发的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-01-11 04:16:44
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机器学习重点研究如何让机器人模拟人类的学习行为，用以获取新的知识和技能，改善具体算法的性能。分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。MLlib（即machine learning lib）是spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器,有速度快、易用性、集成度高的特点。Spark MLlib架构分为：1底层基础:包括spark的运行库、矩阵库和向量库2.算法库：包
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2023-12-15 14:43:23
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协同过滤推荐算法，是最经典、最常用的推荐算法。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。 要实现协同过滤，需要以下几个步骤： 1）收集用户偏好； 2）找到相似的用户或物品； 3）计算推荐。用户评分从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此进行推荐，所以收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多
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2023-12-25 20:06:16
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