http://blog.csdn.net/sinat_29508201/article/details/54089771 parseMatrix Spark的mllib包中提供了机器学习的两种基本数据类型: DenseMatrix(稠密)和 SparseMatrix(稀疏),在初始化对象的时候可以使用Matrices伴生对象产生,先看下示例代码: import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices} // Create a dense m…

Data Types - MLlib(数据类型)       MLlib支持存储在单机上的局部向量和局部矩阵,也可以支持通过一个或多个RDD(可伸缩数据集)表示的分布式矩阵.局部向量和局部矩阵是用作公共接口的简单数据模型,实际上底层的线性代数运算由Breeze (机器学习和数值运算的Scala库)和 jblas (Java线性代数运算库)提供.在有监督机器学习中,MLlib使用标记点(labeled point)来表示单个训练语料.   局部向量[Local vector]: 局部向量存储在单机…

decimal   精确数值型  decimal 数据类型能用来存储从-10的38次幂-1到10的38次幂-1的固定精度和范围的数值型数据.使用这样的数据类型时,必须指定范围和精度. 范围是小数点左右所能存储的数字的总位数.精度是小数点右边存储的数字的位数 numeric   精确数值型  numeric数据类型与decimal 相似. smallmoney    货币型  smallmoney 数据类型用来表示钱和货币值.这样的数据类型能存储从-214748.3648 到214748.3647…

HadoopHadoop是什么? 答:一个分布式系统基础架构. Hadoop解决了什么问题? 答:解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储(HDFS)和处理(MapReduce). HiveHive是什么? 答:Hive是建立在Hadoop之上的,使用Hadoop作为底层存储的批处理系统.(可以理解为MapReduce的一层壳) Hive解决了什么问题? 答:Hive是为了减少MapReduce jobs的编写工作. HBaseHBase是什么?…

在 MySQL 中,有三种主要的类型:Text(文本).Number(数字)和 Date/Time(日期/时间)类型. Text 类型: 数据类型 描述 CHAR(size) 保存固定长度的字符串(可包含字母.数字以及特殊字符).在括号中指定字符串的长度.最多 255 个字符. VARCHAR(size) 保存可变长度的字符串(可包含字母.数字以及特殊字符).在括号中指定字符串的最大长度.最多 255 个字符.注释:如果值的长度大于 255,则被转换为 TEXT 类型. TINYTEXT 存放最…

转自: http://www.cnblogs.com/tuitui1989/p/5331113.html 一.本地向量 有如下几个类: Vector(基类),DenseVector,SparseVector,Vectors(工厂方法,推荐用) 工厂模式是:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,使一个类的实例化延迟到子类 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector}    # linalg is short for li…

作者 : 韩曙亮 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38544659 1. 数据类型简单介绍及输出 (1) 数据类型简单介绍 数据类型简单介绍 : Object - C 数据类型 分为 基本数据类型, 构造类型 和 指针类型; -- 基本数据类型 : 整型, 字符型, 浮点型 (float 和 double), 枚举型; -- 构造类型 : 数组类型, 结构体类型, 共用体类型; -- 指针类型 : 终于要的数据…

初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron(MLP),即多层感知器,是一个前馈式的.具有监督的人工神经网络结构.通过多层感知器可包含多个隐藏层,实现对非线性数据的分类建模.MLP将数据分为训练集.测试集.检验集.其中,训练集用来拟合网络的参数,测试集防止训练过度,检验集用来评估网络的效果,并应用于总样本集.当因变量是分类型的数值,MLP神经网络则根据所输入的数据,将记录划分为最适合类型.常被MLP用来进行学习的反向传播算法,在模式识别的领域中算是标…

一.Spark基本术语表 转载自:http://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/70843756 以下内容来自 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/cluster-overview.html#glossary , 需要对 spark 的整个运行过程有所了解才能真正理解这些术语的涵义. 可以先看一下 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/972-2 了解一下概况. 术语        …

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看…