1 什么是ALS ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。 这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户
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2024-08-14 15:56:35
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分布式ETLETL代表提取、转换和加载。它是机器学习问题中数据准备和预处理的一个常见工作流程。ETL是从数据源中提取或拉取数据，将其转换为可用形式，然后将其加载到模型/数据库中进行训练/分析。SKIL中的分布式ETL是指在spark集群上以分布式模式对提取的数据进行转换。使用Spark集群 要使分布式ETL工作，你需要在后端有一个Spark集群，并且需要一个客户机，一个包含“SparkContex
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2023-12-25 20:06:11
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## 用Spark做ETL的缺点
在大数据处理领域，Spark已经成为一种流行的工具，用于数据处理、ETL等任务。但是，尽管Spark具有很多优点，但也存在一些缺点。本文将探讨使用Spark进行ETL时可能遇到的一些问题，并提供一些解决方案。
### 缺点一：性能不稳定
在处理大规模数据时，Spark的性能可能会不稳定。由于Spark的并行计算模型和资源管理机制，性能可能会受到数据分布、任务
原创
2024-05-07 07:50:47
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5.3 实时数据ETL存储实时从Kafka Topic消费数据，提取ip地址字段，调用【ip2Region】库解析为省份和城市，存储到HDFS文件中，设置批处理时间间隔BatchInterval为10秒，完整代码如下：package cn.itcast.spark.app.etl
import cn.itcast.spark.app.StreamingContextUtils
import org
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2023-10-18 19:10:50
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什么是ETL:ETL（extract提取、transform转换、load加载）。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。使用Spark开发ETL系统的优势：1、由于海量的日志记录、交易记录，单机进行ETL变得越来越困难。搭建一套具备大规模数据处理能力的E
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2023-07-20 15:11:34
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# 使用Spark进行ETL的高效实现
ETL（Extract, Transform, Load）是数据处理中的一个重要步骤，而Apache Spark因其高效的并行处理能力和丰富的生态系统成为了进行ETL的理想工具。这篇文章旨在向刚入行的小白开发者介绍如何使用Spark进行高效的ETL操作。
## ETL流程概述
在使用Spark进行ETL时，我们通常会经历以下几个步骤。以下表格展示了ET
作者：James Spinella并行编程在历史上一直是软件开发中比较小众和复杂的环节，往往不值得头疼。但编写并行化应用只会越来越简单，一个应用同时利用设备 CPU 上的多个内核，来实现效率最大化也是很常见的。如今，随着数据工程作为一个专业领域的兴起，并行编程比以往任何时候都更受欢迎。Apache Spark 是一个用于Extract(提取), Transform(转换) 和 Load(加载)——
Spark作为分布式计算框架，多个节点的设计与相互通信模式是其重要的组成部分。Spark一开始使用 Akka 作为内部通信部件。在Spark 1.3年代，为了解决大块数据（如Shuffle）的传输问题，Spark引入了Netty通信框架。到了 Spark 1.6, Spark可以配置使用 Akka 或者 Netty 了，这意味着 Netty 可以完全替代 Akka了。再到 Spark 2, Spa
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2023-10-27 06:13:15
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ETLETL用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程使用场景要对某些日志数据文件进行分析时 ETL这一步是避免不了的 因为采集到的日志数据，总会有一部分脏数据 这部分脏数据可能会对后续的指标分析造成影响 所以要对数据进行一些操作，将数据转换成比较有规律的 我们想要的数据使用Spark对数据进行ETL操作的一些步骤总结第一步：读取采
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2023-10-03 16:02:02
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# 用Python做ETL
ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中常见的数据处理过程，用于将数据从来源转换成目标数据库中可用的数据。Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理和分析领域。本文将介绍如何使用Python来进行ETL工作，并给出代码示例。
## ETL的流程
ETL的流程主要分为三个步骤：提取（Extract）、转换（
原创
2024-06-27 05:14:03
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2.2 数据清洗在本节中，我们将回顾一些Spark平台上的数据清洗方法，重点关注数据不完备性。然后，我们将讨论一些Spark数据清洗方面的特殊特征，以及一些基于Spark平台更加容易的数据清洗解决方案。学习完本节，我们将能够完成数据清洗，并为机器学习准备好数据集。2.2.1 处理数据不完备性对于机器学习，数据越多越好。然而，通常数据越多，“脏数据”也会越多——这意味着会有更多的数据清洗工作。数据质
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2023-08-07 22:11:11
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Many of you may be curious about ETL Tools and the use of the ETL process in the world of data hubs where data plays a significant role. Today, we will examine this more closely.你们中的许多人可能对ETL工具以及在数据起着
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2023-07-24 18:25:25
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Geotrellis-spark-etl测试前提条件 进行到这一阶段，我们假设你已经具备了基本的spark，scala开发的能力，对Geotrellis也已经并不陌生，至少我们假设你已经使用过它，实现了一些简单的示例。 如果你没有具备以上条件，请自行参考相关资料，比如官方文档（强力推荐），同时我们也提供了《Geotrellis使用
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2024-06-27 20:44:23
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# 使用Spark引擎的ETL软件实现指南
ETL（提取、转换和加载）是一种用于处理数据的过程。通过这个过程，我们可以从不同的数据源提取数据，进行必要的转换，并最终将其加载到目标数据存储中。本文将通过示例向您展示如何使用Spark引擎实现ETL过程。
## ETL流程概述
在开始之前，让我们先概述一下ETL的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
久违了，朋友们，来篇干货。ETL 的全称是 extract, transform, load，意思就是：提取、转换、 加载。ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把...
原创
2022-03-07 15:55:09
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# ETL with Spark
Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system that provides an interface for programming entire clusters with implicit data parallelism and fault tolerance. Spa
原创
2024-05-18 03:21:15
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Spark 数据ETL 说明1、本文翻译自《Machine Learning with Spark》书中第三章第3,4节内容。2、本文一些内容基于。3、大家如果有看不懂的地方可以参考原书（网上可以搜到）。 数据处理以及转化1、当我们完成了一些对数据集的探索和分析，我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征，
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2023-10-16 06:39:05
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一、共性1.1、RDD从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API。从根本上来说，一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理。关于RDD的详细介绍可以参考这篇文章：。下面是使用 RDD 的场景和常见案例：数据集进行最基本的转换、处理和控制；数据是非结构化的，比如流媒体或者字符流；通过函数式
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2024-07-28 14:14:00
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EtherCAT（以太网控制自动化技术）是一个开放架构，以以太网为基础的现场总线系统，其名称的CAT为控制自动化技术（Control Automation Technology）字首的缩写。EtherCAT是确定性的工业以太网，最早是由德国的Beckhoff公司研发。自动化对通讯一般会要求较短的资料更新时间（或称为周期时间）、资料同步时的通讯抖动量低，而且硬件的成本要低，EtherCAT开发的目的
SparkETLSparkETL主要用SQL方式实现数据仓库ETL，并保持spark的原生多功能、灵活性。采用java对spark功能进行简单封装，对于数据源、目标都是关系型数据库的，从数据抽取、转换、加载完全采用SQL方式，对于SQL不满足的场景，再用spark相关功能实现。 SparkETL是ETL的一个参考实现，实际使用时，需要根据业务需要及模型设计在此基础上增加、修改。实现背景Spark基
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2023-12-06 21:03:58
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