Spark-2.3.4安装节点MasterWorkerWorkerdn1★dn2★dn3★下载spark-2.3.4-bin-hadoop2.7.tgz压缩包将文件上传到dn1节点的~/pkg目录下执行以下命令，分别在dn1、dn2、dn3三台节点安装#解压到/opt目录cd ~/pkgtar -xzvf spark-2.3.4-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt#创建spark的
Docker容器搭建大数据集群，包含Hadoop,Mysql,Hive,Flume,Zookeeper,HBASE,SQOOP,Kafaka,Spark,Redis
Spark—RDD算子使用IDEA-Scala操作练习：请根据磁盘文件“数据集”data01.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，计算下列问题。(1)该系总共有多少学生；(2)该系共开设来多少门课程；(3)Tom同学的总成绩平均分是多少；(4)求每名同学的选修的课程门数；(5)该系DataBase课程共有多少人选修；(6)各门课程的平均分是多少；(7)使用累加器计算共有多少人选了DataB
Hadoop是大数据分析的明显王者，它专注于批处理。 该模型足以应付许多情况（例如对Web编制索引），但是存在其他使用模型，其中需要来自高度动态来源的实时信息。 解决了这个问题后，Nathan Marz引入了Storm（现在通过BackType通过Twitter引入）。 Storm不是在静态数据上运行，而是在预计会连续的流数据上运行。 Twitter用户每天产生1.4亿条推文，不难看出这项技术..
这篇文章记录一下我之前做过的通过Spark与Hive实现的基于协调过滤的电影推荐。这篇文章只能提供算法、思路和过程记录，并没有完整的代码，仅尽量全面地记录过程细节方便参考。数据集是从下面这个地址下载的，数据集主要内容是关于用户对电影的评分、评价等。免费数据集下载（很全面）_浅笑古今的博客-CSDN博客_数据集下载网站图1.1 数据获取我选取的几个数据集表格如下：图1.2 数据表格图1.3 rati
一、实验描述鸢尾花数据集分析数据集信息如下：iris.csv 的各特征列为花萼长度(sepal_length)、花萼宽度(sepal_width)、花瓣长度(petal_length)、花瓣宽度(petal_width)、鸢尾花种类(iris_type)，每种鸢尾花都对应50个数据记录, 共含150个数据记录。导入鸢尾花数据集到Mysql之后，进行如下查询：(1)所有鸢尾花的花萼与花瓣的长度、宽
RDD特性A list of partitions : 多个分区，分区可以看成是数据集的基本组成单位对于 RDD 来说， 每个分区都会被一个计算任务处理， 并决定了并行计算的粒度。用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的分区数， 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...
大数据量经纬度解析地址
近日，孙金城老师在 “Open Source Promotion Plan-Summer 2020”开源软件供应链点亮计划做了《如何成为一名合格的Apache项目Committer...
Spark 是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab于2009年开发，并于2010年开源。它在2013年成为Apache软件基金会的顶级项目，是大数据领域的重要工具之一。Spark 的优势在于其速度和灵活性。相比传统的Hadoop MapReduce模型，Spark通过内存计算减少了I/O开销，使得迭代式算法（如机器学习和图计算）的性能提升显著。此外，Spa
特性SQLDataFrameDataSet类型检查运行时运行时编译时（强类型）语言支持所有语言Java/Scala适用场景简单查询复杂数据处理类型安全需求高性能相同（底层都经过Catalyst优化）Spark SQL是什么：处理结构化数据的工具，支持SQL和编程API。运行原理：SQL→解析→逻辑计划→优化→物理计划→生成代码→分布式执行。如何选择简单查询用SQL；复杂逻辑用DataFrame/D
基于Spark商品销售数据可视化分析系统 Hadoop和Hive 机器学习预测算法 讲解视频 论文 大数据毕业设计 销量预测✅
计算机毕业设计hadoop+spark+hive民宿推荐系统 酒店推荐系统 民宿价格预测 酒店价预测 机器学习 深度学习 Python爬虫 HDFS集群(源码+文档+PPT+讲解)
计算机毕业设计PyFlink+PySpark+Hadoop+Hive广告推荐系统 广告预测 广告数据分析可视化 大数据毕业设计 Spark Hive 深度学习 机器学习(源码+文档+PPT)
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与 AI 生成的技术，弥补了传统大模型知识静态、易编造信息的缺陷，使回答更加准确且基于实时信息。
Spark编程模型
本智慧综合管理是针对目前牙科诊所预约系统的实际需求，从实际工作出发，对过去的牙科诊所预约系统存在的问题进行分析，结合计算机系统的结构、概念、模型、原理、方法，在计算机各种优势的情况下，采用目前最流行的B/S结构、java技术MySQL数据库设计并实现的。本牙科诊所预约系统主要包括登录模块的实现、系统模块、管理员模块、医生模块、用户模块等多个模块。它帮助牙科诊所预约系统实现了信息化、网络化，通过测试
随着电影行业的蓬勃发展，海量的电影数据不断涌现，这些数据蕴含着巨大的价值。票房预测目的:个体电影预测：针对每一部即将上映的电影，基于其已有的信息（如预告片反响、前期宣传热度、主创阵容等）和历史数据中相似电影的表现，构建预测模型，估算其票房成绩，为电影投资方、制作方和发行方提供票房预期参考，辅助他们进行投资、宣传资源分配等决策。
目前Spark的社区十分活跃，在Hadoop2.0上部署更能体现出其计算价值。但是作为Spark的五大成员组件之一的GraphX在计算图时的效果究竟怎样呢？ 我们都知道Spark立足于内存计算，所以计算速度快。但是这却不可避免的导致OOM的问题。GraphX中的七大算法大都是基于pregel模型实现的，它集成了原生的pregel模型和GAS模型的公共优势，减少了算法的复杂度。利用该模型
本系统基于 Java 与 Spring Boot 技术，并结合强大的 Spark 框架，致力于对电商用户行为进行深入分析。它能够高效收集电商平台上丰富多样的用户行为数据，包括用户的浏览记录、搜索关键词、购买行为、添加购物车操作、评论与评分等。通过 Spark 的分布式计算能力，对海量数据进行快速处理和分析。运用数据分析算法和模型，挖掘用户的行为模式和偏好。例如，分析用户的购买频率和购买周期，以便精
在用spark进行集群分布式模型打分等操作时。可以有两种方式上传文件sc.addFile和hdfs上。
借由学习模型预测和深度学习第一次接触知识图谱，发现有点意思，写个博客纪念一下。知识图谱简介百度百科定义： 知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。看定义懵懵懂懂，实际上它是这样的：通俗点来讲，就是将有关联的不
继续上一篇学习spark本次将介绍下如何利用mllib进行商品或者用户的推荐，具体用到的算法是ALS（交替二乘法）推荐算法介绍推荐算法可以分为：UserCF(基于用户的协同过滤)、ItemCF(基于商品的协同过滤)、ModelCF(基于模型的协同过滤)，具体介绍见：http://blog.csdn.net/ygrx/article/details/15501679spark中的协同
Spark dataframe 中某几列合并成vector，用于机器学习模型的输入：参考：http://www.k6k4.com/bbs/show/bbszy3b2l1513133569073
本篇博客主要讲述如何利用spark的mliib构建机器学习模型并预测新的数据，具体的流程如下图所示：加载数据对于数据的加载或保存，mllib提供了MLUtils包，其作用是Helper methods to load,save and pre-process data used in MLLib.博客中的数据是采用spark中提供的数据sample_libsvm_data.txt，其有一百个数据
Spark GMM 高斯混合模型概念 参数设置 模型评估 代码
首先最核心的两点：内存和磁盘的区别；job中途失败重新计算的区别。---spark最核心的概念是RDD（弹性分布式数据集），它的所有rdd在并行运算过程程中，可以做到数据共享，也就是可以重复使用mr在计算过程中---mapr：一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行，这样的数据流模型使得那些需要反复使用...
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具
今天在对LDA进行不同参数训练模型，记录其avglogLikelihood和logPerplexity，以便判断模型训练是否收敛时，产生了一个令人极度崩溃的事儿：程序在辛辛苦苦跑了7.3h后...挂了！证据如下：早上一来看这张图，好像跑完了，然后点进去看...然后就没有然后了每次迭代都需要9min左右，迭代了近50次跟我说挂了，确实挺让人奔溃的。先说说我的配置以
Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，也是大数据系统中重要的数据仓库工具，Spark SQL支持访问Hive数据仓库，然后在Spark引擎中进行统计
1、Spark编程模型1.1 术语定义l应用程序（Application）： 基于Spark的用户程序，包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor；l驱动程序（Driver Program）：运行Application的main()函数并且创建SparkContext，通常用SparkContext代表Driver Program；l执行
distribute by ：用来控制map输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端。 会根据distribute by后边定义的列，根据reduce的个数进行数据分发，默认是采用hash算法。当 distribute by 后边跟的列是：rand()时，即保证每个分区的数据量基本一致...
考虑去重字段数量1>2>3>42>3>4（此时方法1不适用）
主要介绍了sparksql执行计划查看，参数优化，SQL优化（HIVE适用）等内容
上一篇文章《数据仓库是什么？数据仓库的前世今生》带我们回顾了它的演进历程，从早期的决策支持系统到云数据仓库的崛起，其角色已从支持BI报表扩展到更广泛的数据共享与消费。本文将深入探讨数据仓库数据仓库的关键技术——数据集成、查询优化、数据共享服务（包括BI如 Tableau和SQL2API如麦聪QuickAPI）以及实时处理——共同定义了其现代化形态。它们让数据仓库从静态存储转变为动态消费平台。展望
Flex是蚂蚁数据部自研的一款流批一体的向量化引擎，Flex是Fink和Velox的全称，也是Flexible的前缀，被赋予了灵活可插拔的寓意。本文将重点从向量化技术背景、Flex架构方案和未来规划三个方面展开论述。
该系统能够高效处理海量招聘数据，利用Spark的强大计算能力实现快速分析和预测。该系统还能为求职者提供多维度的分析，包括薪资分析、经验学历分析、行业分析和城市分析，帮助用户提高求职效率和质量。同时，求职者也能获得更加个性化的职位推荐和薪资预测，增加求职成功率。此外，该系统还能为企业人力资源规划提供数据支持，助力企业优化人才结构，提升整体竞争力。因此，该系统在招聘领域具有重要的应用价值。
数据仓库的概念最早由"数据仓库之父"Bill Inmon在1990年提出，他将数据仓库定义为"一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程"。面向主题的特性体现在数据组织方式上。不同于传统业务数据库按照业务流程（如采购、销售、库存）来组织数据，数据仓库是按照企业关心的核心主题（如客户、产品、渠道）来构建的。1.集成性集成性是数据仓库最显著的特征。
这些应用程序来自Spark的不同组件，如Sparkshell.Spark Submit 交互式批处理、Spark Streaming实时流处理、Spark SQL快速查询、MLlib 机器学习、GraphX图处理等。(2)Spark Streaming是Spark API核心的一个存在可达到超高通量的扩展，可以处理实时数据流的数据并进行容错。Hadoop是一个分布式数据基础设施，它将巨大的数据集分
除了用shell交互式的操作，还可以自己编写Spark程序，打包提交。
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