前言 在对数据进行了初步探索后,想必读者对MovieLens数据集有了感性认识.而在数据挖掘/推荐引擎运行前,往往需要对数据预处理.预处理的重要性不言而喻,甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要. 然而完整的数据预处理工作会涉及到:缺失值,异常值,口径统一,去重,特征提取等等等等,可以单写一本书了,本文无法一一介绍. 本文仅就特征提取这一话题进行粗略讨论并展示. 类别特征提取 在很多场景下,数据集的很多特征是类型变量,比如MovieLens里面的职业类型.这样的变量无法作为很多算法的输入,因为这类变

pyspark 2.0 对接 ipython 在安装spark2.0 后,以往的对接ipython方法失效,会报如下错错误: 因为在spark2.0后对接ipython的方法进行了变更我们只需要在pyspark文件里做出如下修改就行: 将原本的"$DEFAULT_PYTHON"改成"ipython"就可以了!

上次在spark的一个群里面,众大神议论:dataset会取代rdd么? 大神1:听说之后的mlib都会用dataset来实现,呜呜,rdd要狗带 大神2:dataset主要是用来实现sql的,跟mlib没多大关系,你们说为什么要用dataset呢? 大神3:因为老板喜欢.-------在市场上找一个会写sql和会做spark开发是两个工资等级,两个字“省钱”. 结论:上面的说的东西确实是如此,很多时候我们看到的结果其实某种程度都是市场选择的结果. -----------------------

欢呼一下先.软件环境菜鸟的我终于把单机Spark 和 Pyspark 安装成功了.加油加油!!! 1. 安装方法参考: 已安装Pycharm 和 Intellij IDEA. win7 PySpark 安装: http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51782773 win7 Spark安装: http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51627083 2. 遇到的那些问题: 1) Sc

安装并启动jupyter 安装 Anaconda 后, 再安装 jupyter pip install jupyter 设置环境 ipython --ipython-dir= # override the default IPYTHONDIR directory, ~/.ipython/ by default ipython profile create foo # create the profile foo ipython profile locate foo # find foo prof

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") #

PySpark in PyCharm on a remote server 1.确保remote端Python.spark安装正确 2.remote端安装.设置 vi /etc/profile添加一行:PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zipsource /etc/profile # 安装pip 和 py4j 下载pip-7.1.2.tartar -xvf pip-7.1.2.tarcd

这是微博深度和广度预测的原始代码,写了大约半个月,第一个版本不是这样的,但是这个版本包含所有需要的功能. 模块化的程度也更高.找工作前一直想用python完美解决这个问题,后来发现自己的方法和硬件都有很大的局限. 算是我的第一次正儿八经的尝试在分布式计算的框架下,计算海量的数据. 意识到很多问题,影响我面试时候很多的代码风格. def get_basic_info(): win_path = "E:/spark/weibo_predict/" linux_path = "/h

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

在开发PySpark程序时通常会需要用到Java的对象,而PySpark本身也是建立在Java API之上,通过Py4j来创建JavaSparkContext. 这里有几点是需要注意的 1. Py4j只运行在driver 也就是说worker目前来说引入不了第三方的jar包.因为worker结点的PySpark是没有启动Py4j的通信进程的,相应的jar包自然也加载不了.之前没有详细看这部分文档,系统设计时企图在worker结点利用client模式直连Hbase来获取部分数据,从而避免对整个表的

在用PySpark操作HBase时默认是scan操作,通常情况下我们希望加上rowkey指定范围,即只获取一部分数据参加运算.翻遍了spark的python相关文档,搜遍了google和stackoverflow也没有具体的解决方案.既然java和scala都支持,python肯定也支持的. 翻了一下hbase源码 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat setConf方法里原来是根据特定的字符串对scan进行配置,那么在Python

背景   平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的,其中数据集是依据产品线或业务划分的.   用户分析数据时,可能需要处理以下五个场景:   (一)分析指定数据集.指定日期.指定小时.指定文件的数据: (二)分析指定数据集.指定日期.指定小时的数据: (三)分析指定数据集.指定日期的数据(24个小时目录的数据): (四)分析多个数据集.多个日期或多个小时的数据: (五)多种存储格式(textfile.sequencefile.rcfile等).   目前我们平台

Spark目前支持三种开发语言:Scala.Java.Python,目前我们大量使用Python来开发Spark App(Spark 1.2开始支持使用Python开发Spark Streaming App,我们也准备尝试使用Python开发Spark Streaming App),在这期间关于数据类型的问题曾经困扰我们很长时间,故在此记录一下心路历程.   Spark是使用Scala语言开发的,Hadoop是使用Java语言开发的,Spark兼容Hadoop Writable,而我们使用Pyt

概要 这是一个看前一段时间spark的python支持的时,有点简单的后pyspark内python代码,我们把一个一般流程.虽然几乎没有python,但基本上能看懂pyspark它是如何使不同的虚拟机之间的数据传输.怎么样python通话环境java类别.pyspark SDK的丰富程度取决于什么.须要做些什么流程和封装等. 我看了下,应该仅仅有Pyspark Internals这篇wiki里介绍了pyspark的实现机制.大体是以下这张图就能够表示:

pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API.根据网上提供的资料,现在汇总一下这些类的基本用法,并举例说明如何具体使用.也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式.方便初学者查询及使用. Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口. RDD: 弹性分布式

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/7449682.html 转载请注明出处 最近在折腾pyspark的HbaseConverters,由于资料太少折腾了好一会儿才明白,特此分享给大家. 问题背景 最近在使用pyspark写hbase的过程中发现,会报以下类似的错误 这是由于最终计算结果存入hbase的时候pyspark无法找到相关的converter造成的.啥?你问为啥要找converter,这是因为Java和Scala都可以支持组装Hb

准备: windows环境说明:Python2.7 + pipspark版本:spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 step1: 下载并解压tar包到自定义的路径.(下载链接 https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz) step2:配置 %SPARK_HOME% 环境变量 step3:拷贝pyspark对应的python工具包到python的安装路径下 "%PYTHON%/site-pac

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助.   官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python