本文基于<Spark 高级数据分析>第2章 用Scala和Spark进行数据分析. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into 1.获取数据集 数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的. 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究,这项研究是

在数据挖掘中,Python和Scala语言都是极受欢迎的,本文总结两种语言在Spark环境各自特点. 本文翻译自  https://www.dezyre.com/article/Scala-vs-Python-for-apache-Spark/213 1.性能对比 由于Scala是基于JVM的数据分析和处理,Scala比Python快10倍.当编写Python代码用且调用Spark库时,性能是平庸的,但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时,则要比Scala等效代码慢得多.Python解

基于Spark和SparkSQL的NetFlow流量的初步分析--scala语言 标签: NetFlow Spark SparkSQL 本文主要是介绍如何使用Spark做一些简单的NetFlow数据的处理,是基于 IntelliJ IDEA开发Spark 的Maven项目,本文会介绍一些简单的NetFlow基础知识,以及如何在 IntelliJ IDEA 上开发Maven项目,用Scala 写的一些简单的NetFlow字段分析统计的代码,包括 SparkCore和SparkSQL两个版本的. 初

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

 一.机器学习常用开发软件:Spark.Scala 1. Spark简介: MLlib包含的库文件有: 分类 降维 回归 聚类 推荐系统 自然语言处理 在线学习 统计学习方法:偏向理论性,数理统计的方法,对实时性没有特别要求: 机器学习:偏向工程化(包含数据预处理.特征选择.参数优化),有实时性要求,旨在构造一个整体的系统,如在线学习等: 概率图模型:构建一个统一的方法论,可以解决一些时序模型,概括了表示.推理.学习的流程,如贝叶斯网络等. Spark在Standalone模式下的工作原理: 首

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

1. Scala集合学习: http://blog.csdn.net/lyrebing/article/details/20362227 2. scala实现kmeans算法 http://www.thinksaas.cn/group/topic/93852/ 3. Spark之Scala学习网站 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 4. Spark wordcount开发并提交到集群运行: http://ww

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream

第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗,并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去 前置准备: spark +hive vim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <pr

注:本章不涉及spark和scala原理的探讨,详情见其他随笔 一.分布式估算圆周率 计算原理:假设正方形的面积S等于x²,而正方形的内切圆的面积C等于Pi×(x/2)²,因此圆面积与正方形面积之比C/S就为Pi/4,于是就有Pi=4×C/S.可以利用计算机随机产生大量位于正方形内部的点,通过点的数量去近似表示面积.假设位于正方形中点的数量为Ps,落在圆内的点的数量为Pc,则随机点的数量趋近于无穷时,4×Pc/Ps将逼近于Pi. idea实现代码: package com.hadoop impo

代码放在github上:click me 一.数据说明 数据集为英文语料集,一共包含20种类别的邮件,除了类别soc.religion.christian的邮件数为997以外每个类别的邮件数都是1000.每份邮件内部包含发送者,接受者,正文等信息. 二.实验方法 2.1 数据预处理 数据预处理阶段采用了几种方案进行测试 直接将邮件内容按空格分词 使用stanford corenlp进行分词,然后使用停词表过滤分词结果 使用stanford corenlp进行分词,并根据词性和停词表过滤分词结果

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节 时间 2016-06-02 09:36:32  炼数成金 原文  http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景 互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶

在大数据处理和人工智能时代,数据工厂(Data Factory)无疑是一个非常重要的大数据处理平台.市面上也有成熟的相关产品,比如Azure Data Factory,不仅功能强大,而且依托微软的云计算平台Azure,为大数据处理提供了强大的计算能力,让大数据处理变得更为稳定高效.由于工作中我的项目也与大数据处理相关,于是我就在思考,是否自己也可以设计打造一个数据工厂,以便寻求一些技术痛点的解决方案,并且引入一些有趣的新功能. 因此,我利用业余时间,逐步打造了一个基于Spark的数据工厂,并取名

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

说明,由于spark是用scala写的.因此,不管是在看源码还是在写spark有关的代码的时候,都最好是用scala.那么作为一个程序员首先是必须要把手中的宝剑给磨砺了.那就是创建好编写scala的代码环境.在这里由于我个人之前比较熟悉eclipse(虽然觉得他有点掉档次,踏实工具嘛,当然最好是选择自己最熟悉的辣).好了,那么我想实现的就是在eclipse中创建maven工程来管理spark的scala的代码.在这个过程中,遇到了几个问题: 1.如何在eclipse中安装scala的插件 安装s

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式

原创文章,转载请注明: 转载自www.cnblogs.com/tovin/p/3823968.html 为了更好的学习scala语言,本文介绍如何基于Maven来构建scala项目 1.首先参照www.cnblogs.com/tovin/p/3822985.html这篇文章搭建基于eclipse的scala ide环境 2.装好scala插件后,在eclipse下就可以创建Scala Project了