数据集选的是20_newsgroups，我按7：3分的训练集和测试集。总的流程如下： 这里把数据集中的每一条文本都表示成TFTDF向量，用训练集的TFTDF向量来训练模型，用测试集的TFTDF向量进行分类测试，最后统计测试准确率。初始化# 设置训练集，测试集路径。
trainPath = "hdfs:///user/yy/20_newsgroups/train/*"
testPath = "hdf
转载
2023-12-17 07:06:28
87阅读
East 2015 (Nov 26, 2014)Spark wins Daytona Gray Sort 100TB Benchmark (Nov 05, 2014)ArchiveDownload Spark
SpeedRun programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x f
转载
2023-11-23 17:24:37
71阅读
# Spark读取大文本文件
## 介绍
在大数据领域，处理大文本文件是一项常见的任务。Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，它提供了强大的功能来处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Spark来读取大文本文件，并展示一些示例代码。
## Spark读取大文本文件
在Spark中，我们可以使用`textFile`方法来读取文本文件。这个方法会将文本文件中的每一行作为一
原创
2024-04-13 06:26:06
74阅读
# Spark 文本分类：从原理到代码示例
文本分类是自然语言处理（NLP）的重要任务之一，其目标是将文本自动归类到预定义的类别中。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，凭借其高效的计算能力和丰富的机器学习库（MLlib），为大规模文本分类提供了良好的解决方案。本文将介绍如何在 Spark 中进行文本分类，并附上代码示例。
## 文本分类的基本原理
文本分类通常包括以下几个步
1、创建Maven项目创建的过程参考：2、准备日志文件url.log的内容类似： 20160321101954 http://java.toto.cn/java/course/javaeeadvanced.shtml
20160321101954 http://java.toto.cn/java/course/javaee.shtml
20160321101954 http://java.t
转载
2024-10-23 22:29:33
35阅读
map与flatMap区别Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象； 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象 操作2：最后将所有对象合并为一个对象（多个元素组成的迭代器）mapmap() 接收一个函数，把这个函数用于 RDD 中的每个元素，将函
转载
2023-10-24 07:09:12
76阅读
RDD简述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，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属性 RDD官方文档中给出5个主要的属性1一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位2一个计算每个分区的函数3RDD之间的依赖关系4一个Partitioner，即RDD的分
转载
2023-06-16 19:01:21
86阅读
# Spark SQL 文本转向量的探秘
在大数据处理的领域，Spark 是一个非常流行的框架，而 Spark SQL 则是其强大的数据处理组件之一。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，将文本数据转化为向量形式以便于计算和分析变得越来越重要。本文将探讨如何使用 Spark SQL 将文本转向量，并提供相应的代码示例。
## 1. 文本转向量的背景
在机器学习和深度学习中，大多数算法
# 使用 Spark 对文本进行 Map 操作的初探
在大数据处理领域，Apache Spark 以其高效的数据处理能力和易用性广受欢迎。Spark 提供了多种数据处理接口，其中 `map` 操作是数据转换过程中最基础且常用的一个操作。本文将探讨如何使用 Spark 对文本进行 `map` 转换，并结合代码示例进行讲解。
## 什么是 Map 操作？
在编程中，`map` 是一个常见的概念，
# 如何实现spark文本相似度
## 操作步骤
```mermaid
journey
title 开发spark文本相似度
section 整体流程
开发者->小白: 介绍整体流程
小白->开发者: 确认理解
开发者->小白: 示范具体步骤
小白->开发者: 开始实践
```
### 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-06 03:26:41
148阅读
背景在使用spark处理文件时，经常会遇到要处理的文件大小差别的很大的情况。如果不加以处理的话，特别大的文件就可能产出特别大的spark 分区，造成分区数据倾斜，严重影响处理效率。解决方案Spark RDDspark在读取文件构建RDD的时候（调用spark.SparkContext.TextFile(FILENAME, [minPartition]), spark.SparkContext.Se
转载
2023-06-08 17:03:15
218阅读
一，前言 写个前言还是不错的，可以先让大家看看这个文章是个大体什么内容，然后打酱油的打酱油，路过的继续路过，但相信停下来总有些许收获。 很久没有写东西，一个最近挺忙，二个好像没有什么特别好的内容好写，三个没有什么很好的心得与大家分享。最近一个项目前台使用MVC，用到了SPARK引
转载
2024-08-28 21:27:18
23阅读
聚类分析什么是聚类分析？《数据挖掘导论》是给出了这样的定义：聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同（不相关的）。组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。想像有这样的一个情景：用户每天都会通过搜索引擎去查询他/她所感兴趣的信息，而我们希望能够根据用户的搜索词去细分目标用户群体，从而分析不
转载
2023-08-11 11:59:16
59阅读
# 解决spark读取文本数据错误的问题
在使用Spark进行数据处理时，有时候会遇到读取文本数据时出现错误的情况。这种问题通常是由于文件格式、编码方式或路径等原因导致的。在本文中，我们将介绍一些可能导致Spark读取文本数据错误的原因，并给出相应的解决方法。
## 1. 文件格式错误
在使用Spark读取文本数据时，常见的问题之一就是文件格式错误。Spark默认支持读取的文本文件格式为UT
原创
2024-06-07 06:14:42
116阅读
与RDD类似，DStream也提供了自己的一系列操作方法，这些操作可以分成四类：Transformations 普通的转换操作Window Operations 窗口转换操作Join Operations 合并操作Output Operations 输出操作2.2.3.1 普通的转换操作普通的转换操作如下表所示：转换描述map(func)源 DSt
转载
2024-09-10 12:47:27
35阅读
# 实现"Spark SQL序列化文本"的步骤
## 整体流程
首先，我们需要明确整件事情的流程，然后逐步指导小白开发者如何实现。
以下是实现"Spark SQL序列化文本"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取文本文件 |
| 3 | 注册为临时视图 |
| 4 | 执行Spark SQL查询 |
原创
2024-06-23 04:12:48
79阅读
# Spark 读取文本文件指南
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark 已成为数据处理领域不可或缺的工具。在本篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何在 Spark 中读取文本文件。我们将详细讨论整个流程，并提供所需的代码示例与相应注释，确保你能轻松上手。
## 整体流程
首先，让我们列出读取文本文件的整体流程。以下是各个步骤的详细描述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-21 08:06:56
83阅读
文章目录其他工具设置您的环境先决条件启动 Apache Spark签出代码熟悉 Apache Spark使用 Spark NLP 启动 Apache Spark在 Apache Spark 中加载和查看数据使用 Spark NLP 的 Hello World这本书是关于使用 Spark NLP 构建自然语言处理 (NLP)应用程序的。Spark NLP 是一个建立在 Apache Spark 之上
转载
2024-03-14 11:50:56
41阅读
spark通常这样开始执行一条SQL语句：val spark_sess = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "600")
.getOrCreate()
df = spark.rea
转载
2023-06-19 16:59:44
234阅读
基于LSTM方法的情感分析在这篇笔记中，我们将研究如何将深度学习技术应用在情感分析任务中。情感分析可以理解为择取段落、文档或任意一种自然语言的片段，然后决定文本的情绪色彩是正面的、负面的还是中性的。这篇笔记将会讲到数个话题，如词向量，时间递归神经网络和长短期记忆等。对这些术语有了好的理解后，我们将在最后详细介绍具体的代码示例和完整的Tensorflow情绪分类器。在进入具体细节之前，让
