spark mlib中2种局部向量:denseVector(稠密向量)和sparseVector(稀疏向量) denseVector向量的生成方法:Vector.dense() sparseVector向量的生成方法: (1):Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组) (2):Vector.sparse(向量长度,(索引,数值),(索引,数值),...(索引,数值)) 例子:向量(5.2,0.0,5.5) 稠密向量:Vector.dense(5.2,0.0,5…

Spark mlib的本地向量有两种: DenseVctor   :稠密向量   其创建方式   Vector.dense(数据) SparseVector :稀疏向量   其创建方式有两种: 方法一:Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组) 方法二:Vector.sparse(向量长度,(索引,数值),(索引,数值),(索引,数值),...(索引,数值)) 示例: 比如向量(1,0,3,4)的创建有三种方法: 稠密向量:直接Vectors.dense(1,0…

不多说,直接上干货! 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计…

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object Test { def main(args: Array[String]) { val vd = Vectors.dense(2, 5, 8) println(vd(1)) println(vd) //向量个数,序号,value val vs = Vectors.sparse(4, Array(0, 1, 2, 3), Array(9, 3, 5, 7)) println(vs(0)) //序号…

spark-mllib 密集向量和稀疏向量 MLlib支持局部向量和矩阵存储在单台服务器,也支持存储于一个或者多个rdd的分布式矩阵 . 局部向量和局部矩阵是用作公共接口的最简单的数据模型. 基本的线性代数运算由Breeze提供. 在监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为"标记点". 因此,向量和 矩阵,标记点是 spark-mllib基本的数据模型,也是学习sparl-mllib的基础. 局部向量 一个局部向量具有存储在单个机器上的integer整数类型的基于0的索引和doubl…

1.局部向量 Mllib支持2种局部向量类型:密集向量(dense)和稀疏向量(sparse). 密集向量由double类型的数组支持,而稀疏向量则由两个平行数组支持. example: 向量(5.2,0.0,5.5) 密集向量表示:[5.2,0.0,5.5] 稀疏向量表示:(3,[0,2],[5.2,5.5])    # 3是向量(5.2,0.0,5.5)的长度,除去0值外,其他两个值的索引和值分别构成了数组[0,2]和数组[5.2,5.5]. Vector是所有局部向量的基类,Dense-V…

若当连接到Spark的master之后,若集群中没有分布式文件系统,Spark会在集群中每一台机器上加载数据,所以要确保Spark集群中每个节点上都有完整数据. 通常可以选择把数据放到HDFS.S3或者类似的分布式文件系统去避免这个问题.…

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路…

spark在idea中本地如何运行? 前几天尝试使用idea在本地运行spark+scala的程序,出现了问题,http://www.cnblogs.com/yjf512/p/7662105.html 当时还以为是本地spark安装问题,今天发现原来不是.记录如下: 现象 使用pom写了一个程序,发现出现下面的错误 17/10/12 17:09:43 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /private/var/fo…