AS WE ALL KNOW，学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学，适用于数据量不大的场景（这里就别计较“不大”具体指标是啥了，哈哈）数据量大了，就需要用到其他技术了，如：spark, tensorflow，当然也有其他技术，此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧（WINDOWS环境）：pycharm(python开发环境), pyspark.
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2024-02-12 15:04:46
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TensorFlowOnSpark运行demo导读：记录正常运行tensorflowOnSpark的数据转换、模型训练、模型inference的流程，只看官方的文档很难成功运行。主页：https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark环境：Spark 2.4.5Hadoop 3.2.1Tensorflow 2.1.0TensorflowOnSpark 2.2.0p
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2023-12-25 13:44:11
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park安装略，下载解压配置下就OK 我使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.7安装完毕后需要配置一下SPARK_HOME:SPARK_HOME=C:\spark\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7Path里也要记得添加一下：Path=XXXX;%SPARK_HOME%\bin; Python与Spark交互主要用到pyspark这
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2023-08-16 17:13:50
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# PySpark vs TensorFlow：初学者指南
在现代数据处理与深度学习领域，PySpark和TensorFlow都是非常流行的技术。对于刚入行的开发者而言，理解这两者之间的区别以及如何使用这些工具是非常重要的。本文将为你提供一个全面的学习指南，介绍PySpark和TensorFlow之间的异同，并通过代码示例说明如何使用这两个工具。
## 整体流程
在开始讨论PySpark和T
为什么spyder中import tensorflow as tf会出现下图所示的错误（Anaconda Prompt中已经成功的安装tensorflow环境） @
1. read files# define schema
from pyspark.sql.types import StructType,StructField
from pyspark.sql.types import DoubleType,StringType,IntegerType
schema = StructType([
StructField('x1' = Strin
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2023-06-07 11:53:10
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TensorFlow：# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
fashion_mnist =
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2024-10-22 14:04:26
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pyspark sql
目录Pandafy a Spark DataFrame读文件Filtering Dataalias()selectExpr聚合函数join 链接表Machine Learning Pipelinescastpipelinefit_transform划分数据集逻辑回归评价指标Make a grid交叉验证模型评估dropSaving
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2024-07-31 17:23:30
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1、combineByKey使用<pyspark>
x = sc.parallelize([('B',1),('B',2),('A',3),('A',4),('A',5)])
createCombiner = (lambda el:str(el))
mergeVal = (lambda aggr,el:aggr+";"+el)
mergeComb = (lambda agg1,agg2
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2023-12-24 23:07:06
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http://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.htmlPython is now the most widely used language on Spark. PySpark has more than 5 million monthly downloads on PyPI, the Python Package Index.记住如果安
# 使用 Apache Airflow 调用 PySpark 任务的完整指南
Apache Airflow 是一个强大的工具，用于调度和管理工作流程。结合 Apache Spark，可以处理大规模的数据分析和数据处理任务。在本文中，我们将学习如何在 Airflow 中调用 PySpark 脚本，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
在开始之前，我们来了解一下整个流程的步骤：
| 步
上一篇讲到了如何安装pycharm和anaconda，同时也讲了一下怎么debug，这篇主要讲解pycharm安装tensorflow和gpu版本的tensorflow。 Pycharm可以很轻易地装各种第三方库和深度学习框架。 在File->Setting->Project->Project Interpreter中，点击画红圈的地方“+”， &n
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2023-07-06 23:39:54
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Anaconda是一个集成python及包管理的软件，记得最早使用时在2014年，那时候网上还没有什么资料，需要同时使用py2和py3的时候，当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3，修改里面的文件，例如将conda命令的exe文件，重命名为conda3，这个做法能用但是有很多问题；这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connect
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2024-08-04 13:49:06
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温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject提示：代码块部分可以左右滑动查看噢1文档编写目的在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作
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2024-08-14 19:13:46
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文章目录前世今生TensorFlow发展历程Google Jeff发布版本历程：2015年同类型框架有：发展2017年2019TensorFlow2.0 is coming编程风格对比 | 选择开启TensorFlow2.0为什么学习TensorFlowPytorch发展历程动态图Torch API库多 近两年来，Google和Facebook等秉持开源理念，推动着AI工程工具越来越强大最近由于
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2023-10-22 07:51:43
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# Shell调用pyspark文件
在大数据处理中，Spark是一种非常流行的分布式计算框架。而在Spark中，Python编程语言的支持也非常丰富，通过PySpark可以方便地进行数据分析和处理。本文将介绍如何通过Shell脚本调用PySpark文件，实现对大数据的处理。
## PySpark简介
PySpark是Spark的Python API，它提供了对Spark的完整访问，使得Py
原创
2024-06-10 04:13:01
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# 在本地调用 PySpark 集群的完整指南
随着大数据技术的快速发展，PySpark 作为一个强大的大数据处理框架，得到了广泛的应用。然而，对于刚入行的开发者来说，如何在本地调用远程的 PySpark 集群可能会让他们感到困惑。本文将为你详细讲解如何实现在本地调用 PySpark 集群的流程，并通过代码示例及图示来帮助你理解。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们将其拆分为以下步
前言Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。Spark对Python语言的支持，重点体现在Python第三方库：PySparkPySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。Python开发者可以使
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2024-09-24 16:54:09
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使用前面两节已介绍的相关TensorFlow相关知识点，实现以下三个功能(变量更新)实现一个累加器，并且每一步均输出累加器的结果值。编写一段代码，实现动态的更新变量的维度数目实现一个求解阶乘的代码TensorFlow案例一TensorFlow控制依赖我们可以通过Variable和assign完成变量的定义和更新，但是如果在更新变量之前需要更新其它变量，那么会导致一个比较严重的问题：也就是需要多次调
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2024-06-17 13:40:28
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作者 | 高开远，上海交通大学，自然语言处理研究方向最近在工作上处理的都是中文语料，也尝试了一些最近放出来的预训练模型（ERNIE，BERT-CHINESE，WWM-BERT-CHINESE），比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好，而且使用十分方便，所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~1、A Glance at ERNIE
关于ERNIE模型本
