# 使用Spark实现产品特征提取的指南
在当今数据驱动的世界中，特征提取是机器学习和数据分析中至关重要的一步。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，能够高效地进行特征提取。在本篇文章中，我们将一同探索如何使用Spark来实现“产品特征提取”，并为大家详细讲解每一步的代码实现与其背后的逻辑。
## 流程概述
在开始具体的实现之前，我们先了解一下整个特征提取的流程。以下是特征提
原创
2024-09-23 06:00:44
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spark特点1、快与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流数据的高性能2、便于使用Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。还支持交互式的Scala，Pytho
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2023-10-18 11:32:37
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特征转化为什么要转化数据呢，就是要让它成为有效的特征，因为原始数据是很多脏数据无用数据的。常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等。比如我输入的数据是句子，我得把它切分为一个个单词进行分析，这就是一种转化。连续型数据处理之二值化：Binarizer假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把50以上的定为1，5
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2024-07-31 18:04:34
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定义 连续特征离散化是采取各种方法将连续的区间划分为小的区间，并将这连续的小区间与离散值关联起来。连续特征离散化的本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点的位置。背景 连续数据经常采用离散化处理之后再放入模型。离散化可以理解为提取特征的过程，比如在LR模型，由于是广义线性模型表达能力有限，因此通过特征离散化来了提高非线性学习能力步骤 1.对连续特征值按照某种指定的规则进行排序 2.初步确定
文章目录Spark3 新特性之DPPDPP分区剪裁动态分区剪裁 Spark3 新特性之DPPDPPDPP（Dynamic Partition Pruning，动态分区剪裁），它指的是在星型数仓的数据关联场景中，可以充分利用过滤之后的维度表，大幅削减事实表的数据扫描量，从整体上提升关联计算的执行性能。分区剪裁在星型（Start Schema）数仓中，我们有两张表，一张是订单表 orders，另一张
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2023-12-21 05:10:07
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文章目录特征工程数据集预处理特征选择VectorAssembler归一化离散化Embedding向量计算效果对比 特征工程在机器学习领域，有一条尽人皆知的“潜规则”：Garbage in，garbage out。它的意思是说，当我们喂给模型的数据是“垃圾”的时候，模型“吐出”的预测结果也是“垃圾”。垃圾是一句玩笑话，实际上，它指的是不完善的特征工程。特征工程不完善的成因有很多，比如数据质量参差不
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2023-11-28 14:49:31
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第四章：Spark监控4.2 Determining Memory Consumption（确定内存消耗）第五章：Other Consideration（其它的一些考虑） 5.1 Level of Parallelism（并行度等级） 第六章：Spark内存管理 6.1 Memory Tuning（内存优化） 第四章：Spark监控4.2 Determining Memory Consumptio
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2024-01-08 18:05:09
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总结：sklearn机器学习之特征工程0 关于本文 主要内容和结构框架由@jasonfreak--使用sklearn做单机特征工程提供，其中夹杂了很多补充的例子，能够让大家更直观的感受到各个参数的意义，有一些地方我也进行自己理解层面上的纠错，目前有些细节和博主再进行讨论，修改部分我都会以删除来表示，读者可以自行斟酌，能和我一块讨论便是极好的！还是多谢原作者，我这里只是总结和补充1 特征工程是什么？
使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析，Spark SQL API不同的是，DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象，而DataFrame天生就是"A distributed collection of data organized into named columns.",这就为数据的复杂分析建立了坚实的基础并提供了极大的方便
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2023-07-18 16:46:05
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spark
原创
2022-11-26 07:59:13
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Exception in thread “main” java.lang.NoSuchMethodError: scala.Product.initinitinit(Lscala/Product;)V经查阅资料，初样。
原创
2022-08-12 10:14:28
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一： 标准化和归一化1.1 定义和概念无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。区间缩放法利用了边界值信息，将特征的取值区间缩放到某个特点的范围，例如[0, 1]等。标准化（Standardization） 和 **归一化（Normalization）**是数据预处理中常用的两种技术，目的是调整
算法是指解题方案的准确而完整的描述。即是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，且是明确的，没有二义性，同时该规则将在有限次运算后可终止。 1）算法的基本特征 （1）可行性:由于算法的设计是为了在某一个特定的计算工具上解决某一个实际的问题而设计的。 （2）确定性:算法的设计必须是每一个步骤都有明确的定义，不允许有模糊的解释，也不能有多义性。
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2023-10-27 04:35:16
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RDDRDD弹性分布式数据集，spark最基本的数据抽象，代表一个不可变，可分区，里面元素可并行计算的集合。
具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。
RDD允许用户在执行多个查询时，显示地将工作集缓存在内存中，后续的查询能重用工作集，这极大提高查询速度
特点：一系列的分区，每一个函数作用于每个分区，RDD之间是一系列依赖，如果是k-v类型的RDD，会有一个分区器，分区器就是决定
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2024-07-08 10:50:06
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文章目录1.背景2.归一化后的作用3.常用归一化方法4.归一化方法的选择 1.背景针对ng上的线性回归课程，几个技巧性的方法，现整理如下：在求解线性回归的模型时，有三个需要注意的问题一就是特征组合问题，比如房子的长和宽作为两个特征参与模型的构造，不如把其相乘得到面积然后作为一个特征来进行求解，这样在特征选择上就做了减少维度的工作。这个是多项式回归（Polynomial Regression）里面
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2024-06-22 12:05:00
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报错Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.Product.$init$(Lscala/Product;)V at o
原创
2022-08-12 10:14:20
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文章目录1、什么是RDD2、RDD的五大特性3、WordCount粗图解RDD4、RDD的操作算子Transformations类算子Action类算子控制类算子5、RDD的宽依赖和窄依赖 1、什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流
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2023-07-25 13:26:16
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推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择 在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法，分
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2024-05-29 09:51:14
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看出生级别RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同的是，他们的执行效率和执行方
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2023-12-17 10:27:27
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spark2--rdd1. RDD概念1.1 RDD定义1.2 RDD 五大特性第一个：A list of partitions 第二个：A function for computing each split第三个：A list of dependencies on other RDDs第四个：Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g.
