VectorAssembler字段转换成特征向量 import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler val colArray = Array("age", "yearsmarried", "religiousness", "education", "occupation", "rating") // 字段转换成特征向量 val asse…

Spark(3) - Extracting, transforming, selecting features 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html 概述 该章节包含基于特征的算法工作,下面是粗略的对算法分组: 提取:从原始数据中提取特征: 转换:缩放.转换.修改特征: 选择:从大的特征集合中选择一个子集: 局部敏感哈希:这一类的算法组合了其他算法在特征转换部分(LSH最根本的作用是处理海量高维数据的最近邻,也就是…

这是一篇发表于2008年初的论文. 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征..进上步,说明,利用这个方法,可以初始化神经网络的权值..这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络. 当我们在用神经网络解决各种识别任务时,如果我们想要网络的性能更好,就需要更深层或更wider的神经网络来建模,Model出更复杂的分布.  网络变深以后,如何训练是一个很重要问题,如果训练不好,深层网络的性能真的不如浅层的神经网络.. 在训练深层网络的解决方法的道路上…

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform…

背景 做过数据清洗ETL工作的都知道,行列转换是一个常见的数据整理需求.在不同的编程语言中有不同的实现方法,比如SQL中使用case+group,或者Power BI的M语言中用拖放组件实现.今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换,就把这个方法记录下来. 首先明确一下啥叫行列转换,因为这个叫法也不是很统一,有的地方叫转置,有的地方叫透视,不一而足.我们就以下图为例,定义如下: 从左边这种变成右边这种,叫透视(pivot) 反之叫逆透视(unpivot) Spark实现 构造样本数据…

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {…

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema package com.zy.sparksql import org.apac…

说明: 1.手机厂商可以修改Android源码并进行编译后再生成oat格式文件在手机上存储,比如boot-okhttp.oat,boot-framework.oat. 2.自带的apk可以调用这些模块提供的自定义接口进行操作. 3.如何从oat中提取出需要smali文件并知道调用了哪些接口. 操作: 1)打开/system/framework/oat导出oat文件. 2)打开/system/framework/arm导出odex文件. 3)使用https://github.com/ManyFac…

join就表示内连接. 对于内链接,对于给定的两个输入数据集(k,v1)和(k,v2) 根据相同的k进行连接,最终得到(k,(v1,v2))的数据集. 示例 val arr1 = Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",2),("hadoop",5)) val pairRdd1 = sc.parallelize(arr1) val arr2 = Array(("spark&qu…

1.keys 功能: 返回所有键值对的key 示例 val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map(x => (x,1)) pairRdd.keys.collect.foreach(println) 结果 hadoop spark hive spark list: L…