构建基于Spark的推荐引擎（Python）推荐引擎背后的想法是预测人们可能喜好的物品并通过探寻物品之间的联系来辅助这个过程在学习Spark机器学习这本书时，书上用scala完成，自己不熟悉遂用pyshark完成，更深入的理解了spark对协同过滤的实现在这里我们的推荐模型选用协同过滤这种类型，使用Spark的MLlib中推荐模型库中基于矩阵分解（matrix factorization）的实现。
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2024-06-11 10:34:26
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上篇：第 2 章大数据SparkCore的RDD编程案例（中）Action1、reduce(func)案例作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。（1）创建一个RDD[Int]scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.
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2024-04-03 11:06:14
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[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat cats.txt The cat on the matThe aardvark sat on the sofa[training@localhost ~]$ mydata001=sc.textFile('cats.txt')
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2017-09-28 21:18:00
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[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla","age":19,
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2017-10-05 21:06:00
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Spark Python 索引页 [Spark][Python]sortByKey 例子 的继续: [Spark][Python]groupByKey例子 In [29]: mydata003.collect() Out[29]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001',
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2017-09-29 21:46:00
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[Spark][Python]sortByKey 例子： [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat test02.txt00002 sku01000001 sku93300001 sku02200003 sku88800004 sku41100001 sku9120
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2017-09-29 21:14:00
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Spark 案例实操
在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，咱们必须先将数据准备好。上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下：数据文件中每行数据采用下划线分隔数据每
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2023-08-31 17:39:53
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# 学习如何实现Spark示例
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于数据处理与分析。作为一名刚入行的小白，理解Spark的基础知识和简单示例是进军这一领域的重要一步。本文将指导您了解如何实现一个简单的Spark例子，并通过一个实例帮助您更好地理解其工作流程。
## 实现Spark示例的流程
我们将通过以下步骤来实现Spark示例：
| 步骤 | 描述
# Spark 例子：大规模数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。它具备快速、通用、易于使用等优点，成为数据科学家和工程师的首选工具。本文将通过一个简单的 Spark 示例来展示其基本使用方法和优势。
## Spark 的基本组件
在使用 Spark 之前，我们需要了解几个关键概念：
1. **RDD (弹性数据集)**：Spa
原创
2024-08-31 05:39:14
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Spark是一个类似Map-Reduce的集群计算框架，用于快速进行数据分析。在这个应用中，我们以统计包含"the"字符的行数为案例，.为建立这个应用，我们使用 Spark 1.0.1, Scala 2.10.4 & sbt 0.14.0.1). 运行 mkdir SimpleSparkProject.2). 创建一个.sbt 文件，在目录
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2023-06-11 14:53:37
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为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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这篇文章主要介绍了Python简单基础小程序的实例代码，非常不错，具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下。1 九九乘法表for i in range(9):#从0循环到8
i += 1#等价于 i = i+1
for j in range(i):#从0循环到i
j += 1
print(j,'*',i,'=',i*j,end = ' ',sep='')
#
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2023-10-17 17:20:22
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一、统计指定索引的每个值有多少个：var textFile = sc.textFile("/xxxx_orgn/p1_day=20170609/*.txt");var pairRdd=textFile.filter(x=>x.split("\\|",-1).length>68).map{x=>val data=x.split("\\|",-1)(67); (data,1)}var
原创
2017-06-08 21:52:25
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windows10下spark本地开发环境搭建系统环境安装1. JDK7+ 安装a.设置 JAVA_HOME 变量b.设置 Path 变量，添加 ;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\binc.设置 Classpath 添加： .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar2. Scala 安装下载地址：http
"""
Pipeline Example.
"""
# $example on$
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
# $example
原创
2023-05-31 11:00:23
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6.1 简介累加器：用来对信息进行聚合；广播变量：用来高效分发较大的对象 6.2 累加器通常在向Spark传递函数时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。Spark的两个共享变量，累加器和广播变量，分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制。累加器，提供了将工作节点中的值聚合到驱
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2024-06-21 16:10:00
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了解spark的基本运行，在window下面的应用。了解本地运行一个spark程序的过程。
原创
2023-01-31 09:29:18
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# Spark优化例子
## 简介
Spark是一个流行的大数据处理框架，可以在分布式计算环境下高效地处理大规模数据集。在使用Spark时，我们常常需要优化代码性能，以提高数据处理效率。本文将介绍一些常见的Spark优化技巧，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark中一个重要的概念，它决定了数据在集群中的分布方式。合理地进行数据分区可以加速数据的处理过程。
Sp
原创
2023-08-13 07:39:31
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[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 [15]: myDF=peopleDF.where("age>21") In [16]: myDF.limit(2).show() + + + + +|age| name|pcode|pcoe|+ + + + +| 3
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2017-10-05 20:26:00
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[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 In [4]: peopleDF.select("age")Out[4]: DataFrame[age: bigint] In [5]: myDF=people.select("age") NameError Trac
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2017-10-05 20:11:00
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