1.spark的定义 spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台,高效的支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理. 主要特点就是能够在内存中进行计算,即使在磁盘上进行计算依然比mapreduce更加高效. 2.spark的软件栈 (1)Spark Core实现Spark的基本功能,包括任务调度,内存管理,错误恢复,与存储系统交互模块等.相当于MapReduce都是进行离线数据分析.而Spark Core的核心是RDD(resilient distribute dataset)弹性分布式数据…

1. 问题描述 记录关联问题(Record Linkage):有大量从一个或多个源系统来的记录,其中有些记录可能代表了相同的基础实体. 每个实体有若干个属性,比如姓名.地址.生日.我们需要根据这些属性找到那些代表相同实体的记录. 不幸的是,有些属性值有问题:格式不一致,或有笔误,或信息缺失.如果简单的对这些属性做相等性测试,就会漏掉很多重复记录. 可以看出,下面两条记录看起来是两个不同的咖啡店,其实是同一个咖啡店: 而下面两条记录看起来是两条相同的记录,却是两个不同的业务部门: 2. 样例数据:…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

星星之火,可以燎原 Spark简介 Spark是一个开源的计算框架平台,使用该平台,数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中,以解决大规模数据快速计算的问题,同时它还向上提供一个优雅的编程范式,使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算. Spark项目由多个紧密集成的组件组成.核心是Spark Core组件,它实现了Spark的基本功能,包括:任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块,特别的,Spark Core还定义了弹性分布式数据集(RDD)的API,…

1.背景介绍 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息…

我们可以选择使用spark-shell,spark-submit或者编写代码的方式运行Spark.在产品环境下,利用spark-submit将jar提交到spark,是较为常见的做法.但是在开发期间,每次都需要编译jar去做提交是一件麻烦事儿.尤其是在IDE例如IntelliJ Idea下,更直接的方式还是在main()方法中直接通过SparkContext运行.例如: object DataFrameApp {  def main(args: Array[String]): Unit = { …

正在看: [泡沫经济学].(日)野口悠纪雄 数学模型--姜启源 R in action Programming with R Scrapy Parallel R     准备看: Advanced.Analytics.with.Spark Learning Spark Deep Learning: A Practitioner's ApproachFundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Artificial Intelli…

PySpark 大数据分析实用指南 零.前言 一.安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二.使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三.Spark 笔记本的大数据清理和整理 四.将数据汇总成有用的报告 五.强大的 MLlib 探索性数据分析 六.使用 SparkSQL 构建大数据结构 七.转换和动作 八.不变设计 九.避免打乱和降低操作成本 十.以正确的格式保存数据 十一.使用 Spark 键/值应用编程接口 十二.测试 ApacheSpark 作业 十三.利用 Spark 图形接…

计算与推断思维 一.数据科学 二.因果和实验 三.Python 编程 四.数据类型 五.表格 六.可视化 七.函数和表格 八.随机性 九.经验分布 十.假设检验 十一.估计 十二.为什么均值重要 十三.预测 十四.回归的推断 十五.分类 十六.比较两个样本 十七.更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件 第 4 章 NumPy…