http://blog.csdn.net/canglingye/article/details/41316193 [相互转换]:http://stackoverflow.com/questions/32456808/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1.稀疏矩阵和稠密矩阵可以转换成数组 2.数组可以转换成稠密矩阵 3.稀疏矩阵不能直接转换为稠密矩阵,需要先转换为数组:但是,数组和稠密矩阵都不能直接转换为稀疏矩阵 from pysp

正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming   ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Ka

稀疏矩阵压缩存储的C语言实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 稀疏矩阵 压缩 实现 * @author wid * @date 2013-11-04 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <string.h> #define TRUE 1 #define FAL

稀疏矩阵的定义: 具有少量非零项的矩阵(在矩阵中,若数值0的元素数目远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,)则称该矩阵为稀疏矩阵:相反,为稠密矩阵.非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度. 稀疏矩阵的两个动机:稀疏矩阵通常具有很大的维度,有时甚大到整个矩阵(零元素)与可用内存不想适应:另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能. 稀疏矩阵的格式 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能够容易实现矩阵的各种运算.对于稀疏矩阵,采用二维数

本章将介绍如何在Scala编程中使用类和对象.类是对象的蓝图(或叫模板).定义一个类后,可以使用关键字new来创建一个类的对象. 通过对象可以使用定义的类的所有功能. 下面的图通过一个包含成员变量(name 和 rollNo)和成员方法(setName()和setRollNo())的Student类的例子来演示类和对象.最后都是类的成员.类是一个模板的东西,而对象是真实存在的. 在下图中,Student是一个类,而具体学生:Harini, John, 和 Maria 是学生类的对象,这此对象有是

Scala可以安装在任何基于UNIX/Linux或基于Windows的系统上.在您的机器上开始安装Scala之前,必须在计算机上安装Java 1.8或更高版本. 下面请按照以下步骤安装Scala. 步骤1:安装Java 首先,您需要在系统上安装Java软件开发工具包(SDK).要验证是否已经安装了Java,请根据您正在使用的操作系统平台,执行以下两个命令 - 对于Linux/Unix系统 - $java –version 对于Windows系统(打开命令提示符) - C:\Users\Admin

数组操作 初始化固定长度的数组 // 初始化长度为10的数组 val array = new Array[Int](10) // 初始化创建含有hello与Scala的数组 val s = Array("hello","scala") 创建可变的数组(类似java的集合) Scala中创建长度可变的数组,类似与java中的ArrayList一样Scala提供了ArrayBuffer,下面是ArrayBuffer的用法: // 创建集合等同于下面的new ArrayB

参数的设置:spparms() spparms('spumoni', 3);:Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output 1. 创建稀疏矩阵 A = sparse(M, N); % 默认得到的是全 0 稀疏矩阵: 2. spdiags 提取稀疏矩阵的"对角线" [B,d] = spdiags(A) % d 表示的是非零对角线所对应的编号 A = spdiags(B,d,m,n) 3. 稀疏单位矩阵 speye(N)

Scala的变量声明 在Scala创建变量的时候,必须使用val或者var val,变量值不可修改,一旦分配不能重新指向别的值 var,分配后,可重新指向类型相同的值 举例 val lines = sc.textFile("helloSpark.txt") lines = sc.textFile("helloSpark2.txt") 是错的 var lines2 = sc.textFile("helloSpark.txt") lines2 = s

9.1 隐式转换 9.1.1 提出问题 先看一个案例演示,引出隐式转换的实际需要=>指定某些数据类型的相互转化 object boke_demo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { val num: Int = 3.5 //?错 高精度->低精度 println(num) } } 9.1.2 隐式函数基本介绍 隐式转换函数是以implicit关键字声明的带有单个参数的函数,这种函数将会自动应用,将值从一种类型转换为另一种类型 9.1.3 隐式

7.1 包 7.1.1 看一个应用场景 现在有两个程序员共同开发一个项目,程序员xiaoming希望定义一个类取名Dog,程序员xiaohong也想定一个类也叫Dog,两个程序员还为此吵了起来,该怎么办? --->使用包即可解决这个问题 7.1.2 回顾-Java包的三大作用 1) 区分相同名字的类 2) 当类很多时,可以很好的管理类 3) 控制访问范围 7.1.3 回顾-Java打包命令 -打包基本语法 package com.c; -打包的本质分析 实际上就是创建不同的文件夹来保存类文件 7

对于一个矩阵而言,若数值为零的元素远远多于非零元素的个数,且非零元素分布没有规律时,这样的矩阵被称作稀疏矩阵:与之相反,若非零元素数目占据绝大多数时,这样的矩阵被称作稠密矩阵. 稀疏矩阵在工程应用中经常被使用,尤其是在通信编码和机器学习中.若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时,其计算速度会大大提升.对于机器学习而言,稀疏矩阵应用非常广,比如在数据特征表示.自然语言处理等领域.用稀疏表示和工作在计算上代价很高,需要专门处理稀疏矩阵的表示和操作等,但是这些操作可以大幅提升性能. Python中的稀疏

(1)Scala中创建多行字符串使用Scala的Multiline String. 在Scala中,利用三个双引号包围多行字符串就可以实现. 代码实例如: val foo = """a bc d""" 运行结果为: a bc d (2) 上述方法存在一个缺陷问题,输入的内容,带有空格.\t之类,导致每一行的开始位置不能整洁对齐. 而在实际应用场景下,有时候我们就是确实需要在scala创建多少字符串,但是每一行需要固定对齐. 解决该问题的方法就是应

java # 创建断点(支持条件断点) curl -X PUT -H "Content-Type:application/json" --data '{"language":"java","condition":"i == 1","charStart":283,"charEnd":307,"lineNumber":16,"typeName

环境须知: ubuntu 16.04 scala 2.11.0 jdk 1.8.0 Idea 2016.3 JDK环境安装 (1)安装jdk, 注意scala很好的支持jdk 1.8 的jvm 编译环境,最好安装jdk 1.8 如果软件源中没有jdk 1.8 可以去java的官网下载 点击打开链接 sudo apt-get install openjdk-8-jre openjdk-8-jdk (2)配置环境bash vim ~/.bashrc # 在其中头部添加如下内容,如果是自己从官网下载的

spark的机器学习库,包含常见的学习算法和工具如分类.回归.聚类.协同过滤.降维等使用算法时都需要指定相应的数据集,下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型.1.本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Double类型的值表示.Spark MLlib中支持两种类型的矩阵,分别是密度向量(Dense Vector)和稀疏向量(Spasre Vector),密度向量会存储所有的值包括零值,而稀疏向量存储的是索引位置及值,不存储零值,在数据量比较大

本地矩阵具有整型的行.列索引值和双精度浮点型的元素值,它存储在单机上.MLlib支持稠密矩阵DenseMatrix和稀疏矩阵Sparse Matrix两种本地矩阵,稠密矩阵将所有元素的值存储在一个列优先(Column-major)的双精度型数组中,而稀疏矩阵则将非零元素以列优先的CSC(Compressed Sparse Column)模式进行存储,关于CSC等稀疏矩阵存储方式的具体实现,可以参看: https://www.tuicool.com/articles/A3emmqi 或者 http

一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集:[1.0,0.0,3.0]    其和一般的数组无异 稀疏:(3,[0,2],[1.0,3.0])     其表示的含义(向量大小,序号,值)   序号从0开始 本地向量和矩阵 本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Double类型的值表示.Spark MLlib中支持两种类型的矩阵,分别是密度向量(Dense Vector)和稀疏向量(Spasre Vector),密度向量会存储所有的值

数据类型--基于RDD的API 本地矢量 标记点 本地矩阵 分布式矩阵 RowMatrix(行矩阵) IndexedRowMatrix(索引行矩阵) CoordinateMatrix(坐标矩阵) BlockMatrix(块矩阵) MLlib 支持存储在单台机器上的本地向量和矩阵,以及由一个或多个 RDD 支持的分布式矩阵.本地向量和本地矩阵是用作公共接口的简单数据模型.有监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为"标记点". 一.本地矢量(Local Vector) MLlib 支持两

[TOC] Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"