spark之java程序开发1、Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的，Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言，而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的，Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发，但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java，造成这一事实的原因主
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2023-07-21 19:47:44
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新词发现并不是一个新的课题，但最有意思的一点是如果采用无监督的算法，可以完全脱离人工的经验由算法自动找到有语意的“词语”，而不是胡乱拼凑的汉字片段（归因于算法的有效性和语料本身是由有意义的词语构成的）。本文参考了matrix67的一篇文章，互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘，采用无监督方法来发现新词，基本原理就是通过N-gram找到可能的词，然后计算这些词的词频、紧密度和自由度，最终
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2024-07-26 09:26:40
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# Java Spark实现ALS
## 引言
在推荐系统中，ALS（交替最小二乘法）是一种常用的协同过滤算法。Java Spark提供了ALS的实现，本文将介绍如何使用Java Spark实现ALS算法，并指导新手开发者完成该任务。
## 整体流程
下面是实现ALS算法的整体流程，我们通过表格来展示每个步骤。
```mermaid
graph TD
A[准备数据] --> B[构建模型]
原创
2024-01-10 10:17:34
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a. 案例描述本案例假设我们需要对某个省的人口 (10万) 性别还有身高进行统计，需要计算出男女人数，男性中的最高和最低身高，以及女性中的最高和最低身高。本案例中用到的源文件有以下格式, 三列分别是 ID，性别，身高 (cm)，格式如下： b.人口数据的生成利用Java语言随机生成一组人口数据，包括序列ID，性别M/F，身高cm，代码如下：import java.io.File;
import j
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2024-07-08 14:47:21
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一、单词计数首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用Spark需要如何实现。注意：由于Spark支持Java、Scala这些语言，目前在企业中大部分公司都是使用Scala语言进行开发，个别公司
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2023-09-08 14:53:00
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作为大数据领域占据着越来越重要地位的计算框架，Spark也逐渐成为大数据技术开发人员们被要求具备的基本技能之一，越来越多的职位在招聘的JD上清清楚楚地写出Spark的要求，这是大趋势。想要Spark从入门到精通，今天我们就给大家分享一份Spark学习路线规划。 阶段一：编程语言基础 学习Spark，Scala和Java语言是至少要掌握的两种语言之一，Scala是Spark框架的编程语言
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2023-09-02 13:16:18
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# Spark Java实现线性回归教程
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Spark Java实现线性回归算法。线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测一个变量与其他变量之间的线性关系。
## 整体流程
下面是实现线性回归的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 加载数据 | 从文件或数据库中加载数据集 |
| 2. 数据预处理 | 对数据进
原创
2023-09-05 08:28:35
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一、Cloudera manager的服务安装 包含2个：1、 是软件包的分发、安装此种方式安装的时候。Cloudera manager会在激活这个步骤验证软件的版本和当前cdh的兼容性。如果不符合会提示，并且不能激活。（1）、包的在线安装 上一步中配置会打开这个界面进行：下载地址的配置。 &nb
作者 | Matei Zaharia
AI 前线导读：在昨天开幕的 Spark+AI Summit 大会上，Spark 和 Mesos 的核心作者兼 Databrick 首席技术专家 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow，这是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型的复杂过
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2024-09-03 11:31:20
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1.RDD介绍：
RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。
Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分
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2024-10-22 14:47:55
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场景分别用 scala 与 java 编写第一个Spark应用程序之 Word Count代码一、scala版package cool.pengych.spark
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD.rddToPairRDDFun
使用ALS算法的一个电影推荐模型（java操作Spark-ML）ALS算法介绍数据集代码如下 ALS算法介绍 原理是矩阵分解数据集选择的数据集是经典的movielens并将其中的一部分数据分离出来用于下面模型训练和预测：资源已上传代码如下package com.cjy.bigdata.spark.ml.ALS;
import com.cjy.bigdata.spark.ml.ALS.entit
本文的实例引用至 https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice1/网上很多基于scala实现spark实例编程，由于项目需要用到java，为此利用java来实现spark的学习并应用到实例中来。a. 案例描述该案例中，我们将假设我们需要统计一个 10 万人口的所有人的平均年龄，当然如果您想测试 Spark
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2023-07-15 11:52:48
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# Java Spark实现数据清洗
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗可以帮助我们去除脏数据、处理缺失值、规范数据格式等，以确保数据质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Java Spark框架来实现数据清洗。
## 什么是Java Spark
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了基于内存的计算功能，可以用于大规模数据处理。Spark支持多种编
原创
2024-07-11 04:08:10
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写在前面 Spark程序多是Scala语言编写，Scala语法简单，但是对于初学者，无法知道变量类型，不清晰实现细节，所以我使用Java语言编写Spark程序，旨在熟悉RDD算子的编程方法。以KMeans算法为例，管中窥豹，了解如何使用RDD算子编写Spark程序。 本文先讲解使用到的RDD算子，最后附完整代码。1. map(func)对RDD中的每个记录都使用func进行转换，返回一个新的RDD
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2023-09-01 09:40:11
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一、初始化SparkContextSystem.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6");
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark test1").setMaster("local[2]");
Ja
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2023-07-05 10:44:25
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这篇简要回顾一下我对spark的认识，主要记录的是对spark的两个转换操作aggregate() combineByKey()的运用。下载配置完spark后，注意要把spark的jar导入项目中。在spark中两个重要的概念就是RDD和操作。 RDD也即弹性分布式数据集。是一个不可变的分布式对象集合。简单地理解，就把它看成数据的容器就好了，我们所有的操作都是在这上面进行的。 除了数据容器我们
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2023-08-22 15:46:13
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Spark常用代码 文章目录Spark常用代码1. 创建RDD方法2. 专门读取小文件wholeTextFiles3. rdd的分区数4. Transformation函数以及Action函数4.1 Transformation函数4.2 Action函数4.3 其他常见的函数5. 重分区函数6. 聚合函数6.1 基础聚合函数6.2 Key-Value类型的聚合函数6.3 join相关操作7. 搜
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2023-08-28 22:59:13
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目录 前言一、Spark 基本定义Spark 相对于 MapReduce 的优势二、Spark 的组成三、Spark 运作时架构四、任务层定义五、RDD间依赖关系：宽窄依赖(shuffle)pom 文件总结 前言学会用一个技术只是第一步，最重要的是要追问自己：这个技术解决了哪些痛点？别的技术为什么不能解决？这个技术用怎样的方法解决问题？采用这个技术真的是最好的方法吗？如果不用这
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2024-06-02 22:45:17
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Spark的分布式架构如我们所知，spark之所以强大，除了强大的数据处理功能，另一个优势就在于良好的分布式架构。举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中，访问次数最多的人中，我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中，次数最频繁的ID。这一个过程耗时竟然超过40分钟，对一个程序来说，40分钟出结果这简直就是难以忍耐。但是在大数据处理中，这又是理所当然的。当然实际中不可能允许自己的程序在简
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2023-12-11 17:00:49
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