转自: http://www.cnblogs.com/tuitui1989/p/5331113.html 一.本地向量 有如下几个类: Vector(基类),DenseVector,SparseVector,Vectors(工厂方法,推荐用) 工厂模式是:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,使一个类的实例化延迟到子类 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector}    # linalg is short for li

1.  MLlib Apache Spark's scalable machine learning library, with APIs in Java, Scala and Python. 2.   数据类型 本地向量,标注点,本地矩阵,分布式矩阵 3. 本地向量 Local Vector 稠密向量 dense        一个double数组,例如 (1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0) 稀疏向量 sparse       两个并行的数组(indices和values),例如

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

    MLlib支持几种数据类型:本地向量(local vectors),和存储在一个简单机器中的矩阵(matrices),以及由一个或多个RDDs组成的分布式矩阵. 1,本地向量(Local Vector)     一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型值组成,存储在一个单机节点上.MLlib支持两种类型的本地向量:密集的和稀疏的.密集向量用一个double数组来存储值.而一个稀疏向量由两个并列的数组,下表和值组成.例如,一个向量(1.0, 0.0, 3.0)可以由密集的数组[1

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

1.编写给ResultSet添加spark的schema成员及DF(DataFrame)成员 /* spark.sc对象因为是全局的,没有导入,需自行定义 teradata的字段类型转换成spark的数据类型 */ import java.sql.{ResultSet, ResultSetMetaData} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row} object addData

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载.Spark1.5中最主要的修改内容是为了提升Spark性能.可用性和操作稳定性,特别在该版本中引入了Project Tungsten(钨丝项目),该项目通过对几个底层框架构建的优化进一步Spark性能.另外在该版本中添加了Streaming组件.机器学习算法和新的SparkR接口等.具体内容如下: 性能

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我

1.cassandra 准备 启动cqlsh, CQLSH_HOST=172.16.163.131 bin/cqlsh cqlsh>CREATE KEYSPACE productlogs WITH REPLICATION = { 'class' : 'org.apache.cassandra.locator.SimpleStrategy', 'replication_factor': '2' } cqlsh>CREATE TABLE productlogs.logs ( ids uuid, a

一.DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段) DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成.主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失.内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式,计算直接发生在二进制格式上,省去了序列化和反序列化时间.同时这种格式也更加紧凑,节省内存空间,而且能更好的估计数据量大小和内存使用情况.如果大家对这部

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用

PySpark Usage Guide for Pandas with Apache Arrow(使用Apache Arrow的Pandas PySpark使用指南) Apache Arrow in Spark Ensure PyArrow Installed Enabling for Conversion to/from Pandas Pandas UDFs (a.k.a. Vectorized UDFs) Scalar Grouped Map Grouped Aggregate Usage

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

Spark DataSource Option 参数 1.parquet 2.orc 3.csv 4.text 5.jdbc 6.libsvm 7.image 8.json 9.xml 9.1读选项 9.2写选项 10.excel 1.parquet https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html 2.orc https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sourc

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例