题目: 将数据的某个特征作为label, 其他特征(或其他某几个特征)作为Feature, 转为LabelPoint 参考: http://www.it1352.com/220642.html 首先构造数据 import scala.util.Random.{setSeed, nextDouble} setSeed(1) case class Record(foo: Double, target: Double, x1: Double, x2: Double, x3: Double) val r…

[Oracle]快速构造大量数据的方法: create table tab001(id integer primary key, val varchar2(100)); insert into tab001 select i+j,rpad(to_char(i+j),100,'A')   from  (          with DATA2(j) as (                            select 0 j from DUAL                       …

  RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质. 而检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算. 为了避免重复计算,推荐先将RDD缓存,这样就能保证检查点的操作可以快速完成. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RD…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

  RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值.默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目.每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分…

1. RDD是什么RDD:Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的弹性分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间可重复使用. 2. 为什么会产生RDD? (1)传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式中要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法. (2)RDD是一种有容错机制的特殊集合,可以分…

对RDD的学习进行一下整理 RDD:基于内存的集群计算容错抽象 分布式内存抽象的概念---弹性分布式数据集(RDD),它具备MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算. 为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且只能通过其他 RDD上的批量操作来创建. RDD基于工作集的应用,同时具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知调度和可伸缩性.允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,提…