简介 Apache Spark是一个开源.分布式.通用的分析引擎.多年来,它一直是大数据生态系统中对大型数据集进行批量和实时处理的主要工具.尽管对该平台的本地支持仅限于JVM语言集,但其他通常用于数据处理和分析的语言(如Python和R)已经加入了Spark的互操作层,以利用其功能.在2019年的Build大会上,微软发布了Spark.NET.Spark.NET提供了为Spark互操作层编写的绑定,允许您在.NET应用程序中使用诸如Spark SQL和Spark Streaming之类的组件.因…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M…

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以…

目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分 基于Spark的GBDT + LR模型实现 测试数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/ 该模型利用Spark mllib的GradientBoostedTrees作为GBDT部分,因为ml模块的GBTClassifier对所生成的模型做了相当严密的封装,导致难以获取某些类或方法.…

第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗,并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去 前置准备: spark +hive vim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <pr…

第四部分-推荐系统-模型训练 本模块基于第3节 数据加工得到的训练集和测试集数据 做模型训练,最后得到一系列的模型,进而做 预测. 训练多个模型,取其中最好,即取RMSE(均方根误差)值最小的模型 说明几点 1.ALS 算法不需要自己实现,Spark MLlib 已经实现好了,可以自己 跟源码学习 花时间钻研,动手写,写代码 翻译论文 写博客 多下功夫 最新http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html spark1.6.3 spark.mll…

基于Spark的电影推荐系统(推荐系统~7) 22/100 发布文章 liuge36 第四部分-推荐系统-实时推荐 本模块基于第4节得到的模型,开始为用户做实时推荐,推荐用户最有可能喜爱的5部电影. 说明几点 1.数据来源是 testData 测试集的数据.这里面的用户,可能存在于训练集中,也可能是新用户.因此,这里要做处理. SparkStreaming + kakfa ## 开始Coding 步骤一:在streaming 包下,新建PopularMovies2 package com.csy…

第四部分-推荐系统-项目介绍 行业背景: 快速:Apache Spark以内存计算为核心 通用 :一站式解决各个问题,ADHOC SQL查询,流计算,数据挖掘,图计算 完整的生态圈 只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速 "猜你喜欢"为代表的推荐系统,从吃穿住行等 项目背景介绍: 本项目是一个基于Apache Spark 的电影推荐系统, 技术路线:离线推荐+实时推荐 项目架构: 存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metas…

注:本章不涉及spark和scala原理的探讨,详情见其他随笔 一.分布式估算圆周率 计算原理:假设正方形的面积S等于x²,而正方形的内切圆的面积C等于Pi×(x/2)²,因此圆面积与正方形面积之比C/S就为Pi/4,于是就有Pi=4×C/S.可以利用计算机随机产生大量位于正方形内部的点,通过点的数量去近似表示面积.假设位于正方形中点的数量为Ps,落在圆内的点的数量为Pc,则随机点的数量趋近于无穷时,4×Pc/Ps将逼近于Pi. idea实现代码: package com.hadoop impo…