一、DataFrame基本操作API（1）casewhenPersonDF.select(PersonDF.col("empName"),PersonDF.col("salary"),
when(PersonDF.col("salary") <= 2000,"底薪")
.when(PersonDF.col("salary") > 2000 && Pe
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2023-10-11 16:51:32
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# 使用Spark DataFrame进行机器学习的入门指南
## 一、概述
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark DataFrame进行机器学习。Spark是一个强大的大数据处理框架，而DataFrame则是其用于处理结构化数据的重要工具。我们将逐步分析整个流程，并给出每一步的代码示例和详细注释。
## 二、工作流程
以下是进行Spark DataFrame机器学习的步骤：
|
wget -c http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
原创
2021-08-04 10:42:43
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两种机器学习库ml 与 mlib mllib contains old RDD-based API ml contains new API build around Dataset and ML Pipelines GBDT 二分类 支持回归 多分类问题： 1、逻辑回归 def multiclass
原创
2021-09-14 11:05:38
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# 使用Spark进行机器学习的流程
## 1. 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark进行机器学习。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以用于分布式数据处理和机器学习任务。我将为你详细介绍整个流程，并提供代码示例和注释来帮助你理解每个步骤的实现。
## 2. 流程概述
下面是使用Spark进行机器学习的一般流程：
```mermaid
gantt
title
原创
2023-09-14 20:35:22
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Spark机器学习Pipelines中的主要概念MLlib 提供的API可以通过Pipelines将多个复杂的机器学习算法结合成单个pipeline或者单个工作流。这个概念和scikit-learn里的概念类似，根据官方的说法是，此抽象概念的设计灵感来自于scikit-learn。· DataF
原创
2017-03-07 19:13:44
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spark mllib 从spark2.0开始，基于rdd api实现的算法库，进入到维护模式，spark官方建议你在使用spark机器学习框架的时候，建议你使用基于DataFrame API实现的算法库Spark-ML1，基于DataFrame API实现的算法库 Spark-ML 官方说明文档：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-gui
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2023-12-21 10:55:04
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Python Spark 机器学习（一）主要是MLlib包(基于RDD)和ml包(基于DataFrame)的使用Python Spark MLlib 决策树二元分类通过Kaggle上一个题目来实践： StumbleUpon Evergreen Classification Challenge该题目内容是判断一个网页内容是暂时性的(ephemeral)还是长青的(evergreen)，具体内容可以在
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2024-07-10 15:23:03
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groupByKey 和 reduceByKey 有什么区别？从这两个算子的字面意思来看，groupByKey 是先按照 key 进行分组，然后把相同的 key 收集到一起；reduceByKey( f )，把相同的 key 进行聚合，聚合的逻辑由传入 f 函数所指定。这两个算子，只针对 kv 格式的 RDD 才能使用。在前几篇文章中说了，每调一个算子，都是一次 RDD 的转换，也是一次数据形态的
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2023-08-21 09:23:03
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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1. DataFrame在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame，也可以通过DataFrame转化为RDD，DataFrame可以理解为数据的一个格式，实质show()就是一张表。读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式：从Json文件中读取通过SQLContext构造类对象构造DataFrame动态创建Schema构造当前的DataFrame结构从parquet文件中读取从M
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2023-09-19 23:00:26
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Spark SQL 自定义函数实例（UDF、UDAF、UDTF）UDF函数分类及说明自定义UDF函数及使用maven依赖dependencies自定义UDAF函数及使用hive UDTF函数写法 UDF函数分类及说明UDF分为三种： UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),
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2023-09-28 20:30:50
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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一、RDD、DataFrame、DataSet1. RDDRDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，即分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、 可分区、里面的元素可以并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集
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2023-09-28 18:22:37
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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
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2023-08-07 07:02:19
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在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
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2023-05-22 10:04:41
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当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
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2023-09-01 09:00:27
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