Vi  t1.txt1,101,5.01,102,3.01,103,2.52,101,2.02,102,2.52,103,5.02,104,2.03,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.04,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.05,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.5 1.装载数据scala> import org.apache.spark.mllib.recommendation.{

说明,由于spark是用scala写的.因此,不管是在看源码还是在写spark有关的代码的时候,都最好是用scala.那么作为一个程序员首先是必须要把手中的宝剑给磨砺了.那就是创建好编写scala的代码环境.在这里由于我个人之前比较熟悉eclipse(虽然觉得他有点掉档次,踏实工具嘛,当然最好是选择自己最熟悉的辣).好了,那么我想实现的就是在eclipse中创建maven工程来管理spark的scala的代码.在这个过程中,遇到了几个问题: 1.如何在eclipse中安装scala的插件 安装s

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

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

 一.机器学习常用开发软件:Spark.Scala 1. Spark简介: MLlib包含的库文件有: 分类 降维 回归 聚类 推荐系统 自然语言处理 在线学习 统计学习方法:偏向理论性,数理统计的方法,对实时性没有特别要求: 机器学习:偏向工程化(包含数据预处理.特征选择.参数优化),有实时性要求,旨在构造一个整体的系统,如在线学习等: 概率图模型:构建一个统一的方法论,可以解决一些时序模型,概括了表示.推理.学习的流程,如贝叶斯网络等. Spark在Standalone模式下的工作原理: 首

1. Scala集合学习: http://blog.csdn.net/lyrebing/article/details/20362227 2. scala实现kmeans算法 http://www.thinksaas.cn/group/topic/93852/ 3. Spark之Scala学习网站 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 4. Spark wordcount开发并提交到集群运行: http://ww

Spark与Scala版本兼容问题: Spark运行在Java 8 +,Python 2.7 + / 3.4 +和R 3.1+上.对于Scala API,Spark 2.4.2使用Scala 2.12.您需要使用兼容的Scala版本(2.12.x). 请注意,自Spark 2.2.0起,对2.6.5之前的Java 7,Python 2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除.自2.3.0起,对Scala 2.10的支持被删除.自Spark 2.4.1起,对Scala 2.11的支持已被弃用,将在S

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

面向对象编程之Trait trait基础知识 将trait作为接口使用 在trait中定义具体方法 在trait中定义具体字段 在trait中定义抽象字段 trait高级知识 为实例对象混入trait trait调用链 在trait中覆盖抽象方法 混合使用trait的具体方法和抽象方法 trait的构造机制 trati字段的初始化 让trait继承类 将trait作为接口使用 trait作为接口,和java中的接口非常类似 在triat中可以定义抽象方法,就与抽象类中的抽象方法一样,只要不给出方

面向对象编程之类 //定义一个简单的类 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) //类默认public的 class HelloWorld{ private var name = "leo" def sayHello(){print("Hello,"+name)} def getName = name } // Exiting paste mode, now interpreting. d

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

1.安装Linux 需要:3台CentOS7虚拟机 IP:192.168.245.130,192.168.245.131,192.168.245.132(类似,尽量保持连续,方便记忆) 注意: 3台虚拟机的网络设置为NAT模式,这样安装好后的3台虚拟机的IP是挨着的,不然还要修改IP,以达到便于配置集群的目的! NAT模式可以在断网的情况下连接上虚拟机而桥架模式不行! 2.安装JDK 参考我的博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10140327.html 3.运行

object func { def main(args:Array[String]):Unit={ //函数赋值给变量时, 必须在函数后面加上空格和下划线. def sayHello(name: String) { println("Hello, " + name) } val sayHelloFunc = sayHello _ sayHelloFunc("leo") //Scala定义匿名函数的语法规则: (参数名: 参数类型) => 函数体 val say

这是一篇翻译,原文来自:How to load some Avro data into Spark. 首先,为什么使用 Avro ? 最基本的格式是 CSV ,其廉价并且不需要顶一个一个 schema 和数据关联. 随后流行起来的一个通用的格式是 XML,其有一个 schema 和 数据关联,XML 广泛的使用于 Web Services 和 SOA 架构中.不幸的是,其非常冗长,并且解析 XML 需要消耗内存. 另外一种格式是 JSON,其非常流行易于使用因为它非常方便易于理解. 这些格式在

1.hello world程序 object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { println("Hello,World!") } } 注意 语句末尾的分号通常是可选的. 语句末尾的分号通常是可选的. 分号是表达式分隔符,它们是推断的. Scala将行的结尾视为表达式的结尾,除非它可以推断表达式继续到下一行. Scala程序处理从主方法开始,这是每个Scala程序的一个强制性部分. 主要方法未标记为静态. 主要方法是对自动实例化的

>>非集成: 环境需要 * spark 2.4.0 * scala 2.11.12 * sbt (打包) 开发过程 1.shell命令下创建项目目录结构 *****/ project / src / main / scala    -> . / ClassName.scala ( touch + gedit 命令) *****/ project -> . / ******.sbt (Scala & spark 配置信息) 2.编写代码 3.sbt打包jar - sbt pa