评价分类模型的性能时需要用到以下四个指标 最开始使用以下代码计算,发现代码需要跑近一个小时,而且这一个小时都花在这四行代码上 # evaluate model TP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 1 and p == 1)).count() FP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 0 and p == 1)).count() TN = labelAndPreds.filter(lamb…

1. 自定义累加器 自定义累加器需要继承AccumulatorParam,实现addInPlace和zero方法. 例1:实现Long类型的累加器 object LongAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Long]{ override def addInPlace(r1: Long, r2: Long) = { println(s"$r1\t$r2") r1 + r2 } override def zero(initialValue:…

文件import问题 问题: 在脚本中import了其他文件, pyspark中可以运行, 但是在spark-submit中总是失败 假定我们的任务脚本为 app.py , 大体代码像这样: from pyspark import SparkContext ## 加载通用脚本 import common # # ......... # if __name__ == "__main__": sc = SparkContext(appName="ACoolApp") #…

还是打算选择python学习spark编程 因为java写函数式比较复杂,scala学习曲线比较陡峭,而且sbt和eclipse和maven的结合实在是让人崩溃,经常找不到主类去执行 python以前没用过但是名声在外,可以很方便的进行数据处理 在eclipse中集成pydev插件去编写python程序已经学习过了 今天使用了一下anaconda集成一起的python开发环境,感觉很不错 尤其是ipython notebook或者称为jupyter notebook很方便的进行可视化 但是如何在…

累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数. Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器.下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster(&q…

最近执行pyspark时,直接读取hive里面的数据,经常遇到几个问题: 1.  java.io.IOException: Not a file —— 然而事实上文件是存在的,是 hdfs 的默认路径出了错,需要配置 --files 和 --conf. 2. pyspark.sql.utils.AnalysisException: 'Table or view not found —— 事实上在hive里面是存在这个表的,但是却显示找不到. 3. org.apache.spark.sql.cat…

来自于:http://www.bubuko.com/infodetail-2802814.html 1.读取: sparkDF = spark.read.csv(path) sparkDF = spark.read.text(path) 2.打印: sparkDF.show()[这是pandas中没有的]:打印内容 sparkDF.head():打印前面的内容 sparkDF.describe():统计信息 sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来[这是…

通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器. 官方案例可参考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例. package com.shuai7boy.myscalacode import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.util.Acc…

CPU执行的也不只是一条指令,一般一个程序包含很多条指令 因为有if-else.for这样的条件和循环存在,这些指令也不会一路平直执行下去. 一个计算机程序是怎么被分解成一条条指令来执行的呢 1 CPU如何执行指令 CPU里差不多几百亿个晶体管 实际上,一条条计算机指令执行起来非常复杂 好在CPU在软件层面已经为我们做好了封装 对于程序员来说,我们只要知道,写好的代码变成了指令之后,是一条一条顺序执行 不管几百亿的晶体管的背后是怎么通过电路运转起来的 逻辑上,我们可以认为,CPU其实就是由一堆寄…

本文讲解Spark流数据处理之Spark Streaming.本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,Spark 2.0预览版也已发布,Spark发展如此迅速,请随时关注Spark Streaming官方文档以了解最新信息. 文中对Spark Streaming的讲解主要使用到Scala语言,其他语言请参考官方文档,这点请知晓. 概述 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,用于可伸缩.高吞吐量.可容错地处理在线流数据.Spark Streaming可以从很多数据源获取…