Spark2.0的机器学习算法比之前的改变最大的是2.0基本采用了dataframe来实现的,但之前的都是用的RDD,看官网说貌似在3.0的时候RDD就不用了!还有一个就是hiveContext和sqlContext进行了合并,统一是sessioncontext. 在spark.ml中,实现了加速失效时间(AFT)模型,这是一个用于检查数据的参数生存回归模型. 它描述了生存时间对数的模型,因此它通常被称为生存分析的对数线性模型. 不同于为相同目的设计的比例风险模型,AFT模型更容易并行化,因为每…

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     …

ALS矩阵分解 一个 的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出.再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征变成了纬度相同的向量,那么这个人和这个电影的相似度就可以表述成这两个向量之间的内积.我们把打分理解成相似度,那么“打分矩阵A(m*n)”就可以由“用户喜好特征矩阵U(m*k)”和“产品特征矩阵V(n*k)”的乘积.矩阵分解过程中所用的优化方法…

Apache Spark2.0正式发布 7月26日起Databricks开始提供Apache Spark 2.0的下载,这个版本是基于社区在过去两年的经验总结而成,不但加入了用户喜爱的功能,也修复了之前的痛点. 本文总结了Spark 2.0的三大主题:更简单.更快速.更智能,另有Spark 2.0内容的文章汇总介绍了更多细节. 两个月前,Databricks发布了Apache Spark 2.0的技术预览版,如下表所见,目前我们有10%的集群都在使用这个版本,根据客户使用新版的经验及反馈意见,新…

机器部署 准备三台Linux服务器,安装好JDK1.7 下载Spark安装包 上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上 解压安装包到指定位置tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /home/hadoop/app/spark2.0/ 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6569036.html 微信:intsmaze 配置Spar…

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用…

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.…

一．Spark2.0的新特性Spark让我们引以为豪的一点就是所创建的API简单.直观.便于使用,Spark 2.0延续了这一传统,并在两个方面凸显了优势: 1.标准的SQL支持: 2.数据框(DataFrame)/Dataset (数据集)API的统一. 在SQL方面,我们已经对Spark的SQL功能做了重大拓展,引入了新的ANSI SQL解析器,并支持子查询功能.Spark 2.0可以运行所有99个TPC-DS查询(需求SQL:2003中的很多功能支持).由于SQL是Spark应用所使用的主…

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据…

1. 说明 本文基于:spark-2.4.0-hadoop2.7-高可用(HA)安装部署 2. 启动Spark Shell 在任意一台有spark的机器上执行 # --master spark://mini02:7077 连接spark的master,这个master的状态为alive,而不是standby # --total-executor-cores 总共占用2核CPU # --executor-memory 512m 每个woker占用512m内存 [yun@mini03 ~]$ spa…