Spark 入门基础知识Spark 的特点速度快使用方便通用兼容Spark 基础下载独立部署模式（Standalone）弹性分布式数据集Scala shell1. 数组中的最值：2. RDD的创建3. 过滤RDD中的数据4. 读取文件中的数据到RDD对象5. 统计 RDD对象中的单词的数量RDD 编程（Java）00. sc.parallelize(list, numSlices)01. rdd
# 用SparkMLib进行机器学习的实现指南
欢迎来到SparkMLib的机器学习实现指南！本文将带领你逐步学习如何在Kubernetes集群上使用SparkMLib进行机器学习的开发。SparkMLib是Apache Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，能够帮助开发者快速实现机器学习模型。
## 实现步骤
接下来我们将分步介绍如何在Kubernetes环境下实现机
原创
2024-05-08 09:46:18
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再按空格键，直到出现让你输入 yes：最后输入安装路径，并耐心等待安装完成：最后进行初始化，输入 yes：[root@hadoop01 ~]# source ~/.bashrc
# 测试安装是否成功
(base) [root@hadoop01 ~]# conda list1.3.1.1 添加国内阿里源(base) [root@hadoop01 ~]# vim ~/.condarc
channe
pom文件如下：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.4</vers
摘 要 大数据时代已经到来，面对呈几何倍增且来源多样的海量数据，企业需要运用各种数据处理分析技术从中获取需要的有价值的信息。而基于大数据的四V特性，相关机构从海量数据中提取信息面临着原始数据无规则、非结构化、不完整等各种问题。这些带有各种质量问题的数据无疑增加了企业准确获取信息的难度，进而导致一系列不必要的决策失误。若能在数据处理之前对这些数据进行预处理操作，去除或纠正各种质
/*scala test*/
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
println("start...")
/**
* 第一步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置S
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2024-10-22 09:49:08
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1、Spark MLlib的简介机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能用算法对数据进行训练以后得到的才叫模型。传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，只能在少数数据上使用，依赖于数据的抽样。由于大数据技术的出现，现在有了海量的存储空间，以及非常丰富的计算能力，就
1、找到spark安装目录E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars 里面放的是spark的所有依赖jar包2、从idea里面javalib导入即可调用里面的function
自动化学习。
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2023-06-13 20:21:34
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概述背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，可以用于数据清洗、分析和机器学习。Spark MLlib是Spark的一个子项目，专门为大规模机器学习提供一套高效的算法和工具。MLlib包含了许多常用的机器学习算法，如线性回归、梯度提升、支持向量机等。深度学习是一种人工智能技术，通过多层神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习已经取得了很大的成功，如图像识别、自然语言处理等
# Spark MLlib 评估器简介
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Spark MLlib 是其中用于机器学习的库。MLlib 提供了丰富的工具来构建和评估机器学习模型。在机器学习的生命周期中，评估器(evaluator)在模型验证与性能评分中扮演着至关重要的角色。
## 什么是评估器？
评估器是 MLlib 中用于评估所构建模型的性能的工具。它通常包括一些统计
概述 Spark MLlib分为基于RDD的API和基于**DataStream的API，**其中基于RDD的API是MLlib的主要API。数据类型 MLlib支持存储在一台机器上的本地向量和矩阵，以及由一个或多个 RDD 支持的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵用于公共接口的简单数据。 本地矢量 M
原创
2021-07-29 14:01:14
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基本统计相关分析和假设检验计算两列数据的相关性是统计里的通常操作。在spark.ml里，提供了计算多列数据相关性的灵活性。支持的相关系数计算方式有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。 皮尔逊相关系数的公式其实也就是向量夹角的余弦公式：
cos(a,b)=a·b/(|a|*|b|) Correlation使用向量组成的Dataset计算相关性矩阵。输出是一个包含向量列相关性矩阵
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比s
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2023-11-28 11:39:58
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对于任意一个数据集都是未知的，不管数据从何而来，都需要自己测试并且证明数据处于干净过滤的状态，不然不应该信任这些数据，也不应该用这些数据来建模。数据可以是重复数据、为观测数据和异常数据，可以有不存在的地址、错误的电话号码和区号、不准确的地理坐标、错误的日期、不正确的标签、大小写字母混乱、尾随空格以及许多其他更细小的问题。不管是数据科学家还是数据工程师，主要工作都应该是清理数据，这样才能够建立起一个
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2024-07-16 19:19:53
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Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。数据可以从许多来源（如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字）中获取，并且可以使用以高级函数表示的复杂算法进行处理map，例如reduce，join和window。最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时仪表板在内部，它的工作原理如下。Spa
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2023-08-07 20:35:07
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思维导图正文6 评估原文翻译我们通过在 Amazon EC 2 上进行一系列的实验以及用用户的应用做基准测试来评估 Spark，总的来说，下面是我们的结论:在迭代式机器学习和图计算中，spark 以 20 倍的速度超过了 hadoop。提速的点主要是在避免了 I / O 操作以及将数据以 java 对象的形式存在内存中从而降低了反序列化的成本。用户写的应用程序运行平稳以及很好扩展。特别的，我们利用
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2024-01-01 22:07:18
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协同过滤推荐算法，是最经典、最常用的推荐算法。通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 要实现协同过滤，需要以下几个步骤： 1）收集用户偏好； 2）找到相似的用户或物品； 3）计算推荐。用户评分从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此进行推荐，所以收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多
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2023-12-25 20:06:16
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决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。决策树的生成是一个递归的过程。在决策树的基本算法中，有三种情况会导致递归返回：（1）当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分；（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分；（3）当前节点包含的样本集为空，不能划分。划分选择决策树学习的关键在于，在每个分裂节
# 项目方案：使用Spark MLlib中的ALS算法进行推荐系统开发
## 1. 项目背景和目标
在现代互联网应用中，推荐系统起到了非常重要的作用。推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。本项目旨在使用Spark MLlib中的ALS算法，构建一个基于协同过滤的推荐系统，能够为用户推荐合适的物品或服务。
## 2. 数据准备
推荐系统需要有足够的用户行为数据才能进行推荐
原创
2023-09-12 11:05:47
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 SparkMLib 创建第一个小程序，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案以及扩展阅读。这些内容将通过可视化图表和代码示例来帮助你更好地理解和保护你的 SparkMLib 项目。
### SparkMLib 第一个小程序
SparkMLib 是一个功能强大的机器学习库，用于处理大规模数据集。为了确保开发的程序安全可靠，我们将从备份策略开始
