主要介绍了一下几点： 1矩阵分解的几种算法 2spark使用矩阵分解的几种方式，1ml 包中使用，2mllib包中的使用，其实有不调用包自己写的案列（可以去看看哈，就在example目录） 3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程：1自迭代确定比较优的参数是，2使用参数训练模型，3使用模型推荐topn的物品给用户 4讲了怎么自迭代ALS算法参数，感觉这
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2024-08-25 13:00:48
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# Spark Graph实现流程
Spark Graph是Spark框架中用于处理图数据的功能模块，可以进行图数据的构建、遍历、计算等操作。下面是实现Spark Graph的具体步骤以及每一步需要做的事情和相应的代码。
## 步骤一：导入Spark Graph库
首先，我们需要在项目中导入Spark Graph库，以便能够使用其中的功能。在Spark中，我们可以使用Maven或Gradle
原创
2023-07-20 22:22:14
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# Spark Graph 框架介绍及代码示例
在数据科学和大数据分析的领域，图数据的处理变得愈发重要。Spark GraphX 是 Apache Spark 的一个图计算框架，它提供了一种高效的方法来处理图数据。本文将对 Spark GraphX 进行介绍，并通过代码示例展示其应用。
## 什么是 Spark GraphX？
Spark GraphX 是一种基于 RDD（弹性分布式数据集）
原创
2024-10-13 05:37:41
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# 使用Spark进行图计算的入门指南
在大数据环境下，图计算是一种强大的方式来处理复杂的关系数据。Apache Spark是解决大规模数据处理和分析的重要工具之一。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Spark GraphX库实现图计算。我们将通过几个简单的步骤，逐步构建一段简单的图计算代码。
## 流程概述
首先，我们来看看实现Spark Graph计算的主要步骤：
| 步骤
# 探索 Spark Graph 技术框架
在大数据时代，图计算逐渐受到关注。图结构可以有效表示复杂关系，应用广泛，如社交网络、推荐系统等。Apache Spark 提供了一个强大的图计算库——GraphX，帮助开发者在分布式环境中高效处理图数据。本文将简要介绍 Spark Graph 技术框架的基本概念，并通过简单的代码示例展示其应用。
## 一、GraphX 概述
GraphX 是 Ap
原创
2024-10-12 04:56:18
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目前，原生Spark的GraphX只有Scala接口，如果想要用Python，可以使用GraphFames。1、安装GraphFrames首先根据Spark版本到SparkPackages下载合适的版本，因为我使用的是Spark 2.2，所以我这里下载的是graphframes-0.6.0-spark2.2-s_2.11.jar。可以使用Maven来下载该包以及依赖包。新建pom.xml文件，从S
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2024-01-08 14:06:46
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# 使用Spark Graph 找出入度
在图论中，入度（indegree）指向某一顶点的边的数量。而出度（outdegree）则是从该顶点出发的边的数量。在分布式计算框架Spark中，我们可以利用GraphX库来操作图数据结构，并通过代码找出图中每个顶点的入度和出度。
## GraphX简介
GraphX是Spark中用于图计算的库，它提供了一种高效的方式来操作大规模图数据。GraphX基
原创
2024-03-21 07:23:52
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废话不多说，如题。
（1）数据获取及建立数据集 不同类型的空间分析需要不同类型的数据，对于最短路径分析，需要的数据是网络数据集。具体过程如下：打开一个shapefile格式的polyline图层，这里采用道路中心线图层（道路中心线.shp数据）； &nb
目前，博文搜索有时候看不到博文发表时间，如果以后能像百度学术那样有搜索的时间范围选项不知道会不会更好一点。虽说百度也收录了文，可以搜到。前提，官网说明要先安装配置好java8或者java11。 此处，博主安装在已经配置好Hadoop伪分布的虚拟机Linux上，Hadoop2.7.3，Java1.8.x。参考网文，首先安装Scala： Linux命令行，mkdir /usr/scala 不知道为什么
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2023-07-24 07:45:40
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一、 句柄的相关概念的理解二、寻径算法的代码实现% 路线权的定义
w = [2 1 8 6 1 7 9 5 1 2 3 9 4 6 3];
% 邻接矩阵的构造
DG = sparse([1 1 1 2 2 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7],[2 3 4 4 5 4 7 5 6 7 6 8 7 8 8],w,8,8);
first = input('请输入初始节点：');
last = in
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2023-07-24 07:43:20
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。有关框架介绍和环境配置可以参考以下内容： 1.大数据处理框架Hadoop、Spark介绍 2.linux下Ha
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2023-07-24 07:44:50
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1.Spark Graph简介 GraphX 是 Spark 一个组件，专门用来表示图以及进行图的并行计算。GraphX 通过重新定义了图的抽象概念来拓展了 RDD： 定向多图，其属性附加到每个顶点和边。为了支持图计算， GraphX 公开了一系列基本运算符（比如：mapVertices、mapEd ...
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2021-05-13 22:51:08
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算法特点：迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。算法的思路Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略，声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合：T，初始时，原点 s 的路径权重被赋为 0 （dis[s] = 0）。若对于顶点
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2024-10-25 12:21:52
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Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。
文章目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11
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2023-09-05 10:08:41
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所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
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2023-11-26 21:03:35
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文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
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2023-11-23 20:20:10
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本章导读RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象，被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中，shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入，就必须经过shuffle，shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce，我们可以看到Spark提供多种
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2024-08-14 18:54:57
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一、Spark概述1.1. 什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项
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2023-09-08 15:16:51
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[TOC]概述大数据实时计算介绍1、Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的核心组件还是我们在Spark Core中经常用到的RDD。2、针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，
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2023-10-27 05:06:06
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