# Spark LDA: 主题建模在大规模数据上的应用
随着大数据技术的不断发展，人们对文本数据的处理需求也越来越迫切。主题建模作为文本挖掘的重要技术之一，能够帮助我们从海量的文本数据中发现潜在的主题和模式。在大数据平台上，Spark LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种高效的主题建模算法，受到了广泛的关注和应用。
## 什么是Spark LDA？
Spa
原创
2024-03-21 07:24:11
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SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
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分析函数的应用场景： （1）用于分组后组内排序 （2）指定计算范围 （3）Top N （4）累加计算 （5）层次计算分析函数的一般语法： 分析函数的语法结构一般是： 分析函数名(参数) over (子partition by 句 order by 字句 rows/range 字句) 1、分析函数名：sum、max、min、count、avg等聚合
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2023-07-03 20:34:07
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# 实现GitHub Spark教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现GitHub Spark的整体流程：
```mermaid
gantt
title GitHub Spark实现流程
section 入门
注册GitHub账号 :a1, 2022-01-01, 3d
创建新仓库 :a2, after
原创
2024-02-25 06:28:22
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概述spark 基础 --mvn -DskipTests clean package -rf :spark-core_2.11RDDresillient distributed dataset 弹性分布式数据集
分布式内存的抽象操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现分布式只读且已分区集合对象,加载到内存处理容错实现
记录数据的更新 - spark记录RDD转换关系Lineage
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2023-11-28 08:39:32
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1.第三方登录的原理所谓第三方登录，实质就是 OAuth 授权。用户想要登录 A 网站，A 网站让用户提供第三方网站的数据，证明自己的身份。获取第三方网站的身份数据，就需要 OAuth 授权。举例来说，A 网站允许 GitHub 登录，背后就是下面的流程。
A 网站让用户跳转到 GitHub。
GitHub要求用户登录，然后询问"A 网站要求获得 xx 权限，你是否同意？"用户同意，GitHub就
# 使用Spark实现粒子效果的完整指南
在今天的开发世界中，粒子效果常常被用在各种应用中，包括游戏、视觉特效等。本文将教会你如何在GitHub上实现“Spark粒子”的基本功能。我们将整个流程分解为几个简单的步骤，并展示所需的代码及注释。
## 流程概述
在开始之前，先看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
到大量的概率与统计的相关知识，并且还涉及到了Spark GraphX图计算方面的知识。要想明确当中的原理得要下一番功夫。LDA源代码解
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2017-06-28 20:00:00
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Spark中针对键值对类型的RDD做各种操作比较常用的两个方法就是ReduceByKey与GroupByKey方法，下面从源码里面看看ReduceByKey与GroupByKey方法的使用以及内部逻辑。官方源码解释：三种形式的reduceByKey总体来说下面三种形式的方法备注大意为： 根据用户传入的函数来对（K,V）中每个K对应的所有values做merge操作(具体的操作类型根据用户定义的函
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2023-09-04 13:43:06
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C 项目1. daytripper Star 3.2k Watch 64 Fork 146 上班摸鱼神器之激光绊脚器。它分为发射器和接收器两部分，设置好后会在有人路过绊脚器时，自动触发隐藏桌面、切换应用等操作2. tinyssh Star 696 Watch 39 Fork 49 极简 SSH 服务器。为了便于学习仅保
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2023-09-11 13:18:36
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# 如何实现 GitHub Spark 项目推荐
在当今的数据驱动时代，GitHub 上的项目数量不断增加。如何从中找到合适的项目进行学习或使用，成为很多开发者面临的问题。在这篇文章中，我们将一起探讨如何实现一个“GitHub Spark项目推荐”的系统。
## 流程概述
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-18 07:49:50
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目录一，提升加载速度二，提升下载速度只是想快速下载文件的直接看第二部分。一，提升加载速度
首先介绍一下什么是hosts文件。
“Hosts是一个没有扩展名的系统文件，可以用记事本等工具打开，其作用就是将一些常用的网址域名与其对应的IP地址建立一个关联“数据库”，当用户在浏览器中输入一个需要登录的网址时，系统会首先自动从Hosts文件中寻找对应的IP地址，一旦找到，系统会立即打开对应网页，如果没有找
目录1- Spark 的运行流程？2- Spark 有哪些组件？3- Spark 中的 RDD 机制理解吗？4- RDD 中 reduceBykey 与 groupByKey 哪个性能好，为什么？5- 介绍一下 cogroup rdd 实现原理，你在什么场景下用过这个 rdd？6- 如何区分 RDD 的宽窄依赖？7- 为什么要设计宽窄依赖？8- DAG 是什么？9- DAG 中为什么要划分 St
概述本文主要记录在win10环境下编译spark源码过程中的主要步骤，中间涉及一些问题导致运行example例子未成功，因此记录下来加深印象。话不多说，开始记录。环境准备jdk version ：1.8scala version ：2.10.0maven version ：3.3.9spark version ： 2.2.0step1在一切准备妥当之后，就可以动手了，首先下载spark源码， 可以
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2023-08-29 14:09:31
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2023-07-26 22:14:23
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
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2024-05-22 20:45:50
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对于SEOr每天面对的挑战来自于搜索引擎的排序算法，因为这个算法是对搜索词汇在结果页中排名到底的重要依据，并且搜索引擎通过构建一个可学习的模型来识别页面上的文本内容。LDA算法- 主题建模&分析 LDA算法公式： 为了便于理解这里有个简化的形式： 我们来尝试解释一下，主题词的机会= 该主题所在文档的出现频次X 改主题词使用的频次 ；&n
