背景 本文给出了一个简单的计算图中每一个点的N度关系点集合的算法,也就是N跳关系. 之前通过官方文档学习和理解了一下GraphX的计算接口. N度关系 目标: 在N轮里.找到某一个点的N度关系的点集合. 实现思路: 1. 准备好边数据集.即"1 3", "4, 1" 这种点关系. 使用GraphLoader 的接口load成Graph 2. 初始化每一个Vertice的属性为空Map 3. 使用aggregateMessages把VerticeID和totalRou

直接上代码: package horizon.graphx.util import java.security.InvalidParameterException import horizon.graphx.util.CollectionUtil.CollectionHelper import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

spark Graph 的PregelAPI 理解和使用 图本质上是一种递归的数据结构,可以使用Spark GraphX 的PregelAPI接口对图数据进行批量计算, 之前一直不怎么理解Pregel计算模型,因此花点时间整理一下,该api的理解以及使用方法等. 1.Pregel的计算模型 Pregel接口的官方定义: /** * Execute a Pregel-like iterative vertex-parallel abstraction. The * user-defined ver

作者 | 柳密 阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和 弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:

利用节点间的层次关系获取节点: 上一节讲了3中获取的方式: * ※※一.绝对获取,获取元素的3种方式:-Element * 1.getElementById(): 通过标签中的id属性值获来取该标签对象 * 2.getElementsByName(): 通过标签中的name属性值来获取该标签对象集合 * 3.getElementsByTagName(): 通过标签名来获取该标签对象集合 现在来看看相对获取的方式: ※※二.相对获取(利用节点之间的层次关系),获取节点:-Node 1.父节点:pa

节点树 首先我们来看一个场景构建的实例,并通过它来了解一下“状态节点”StateGraph 和“渲染叶”RenderLeaf 所构成的状态树,“渲染台”RenderStage 和“渲染元”RenderBin 所构成的渲染树,进一步了解这两棵树之间错综复杂的关系,以及理解它们与场景节点树之间更加复杂的关系. 上面是一个虚构的场景结构图,其中叶节点_geode3,以及所有六个几何对象均设置了关联的渲染状 态集(StateSet),且几何体 1 和几何体 2 共享了同一个 StateSet(ss11(

无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法直接计算.设想一下100w*100w的二维矩阵,计算相似度怎么算? 更多内容参考--我的大数据学习之路--xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路,下面就来看看其中的奥妙吧! 相似度 相似度有很多种,每一种适合的场景都不太一样.比如: 欧氏距离,在几何中最简单的计算方法 夹

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub

class MyNodeVisitor:public osg::NodeVisitor { pulic: MyNodeVisitor():osg::NodeVisitor(osg::NodeVisitor::TRAVERSE_ALL_CHILDREN) {} void apply(osg::Geode& geode) { //计算当前geode节点对应的世界变换矩阵,用来计算geode中顶点对应的世界坐标 osg::Matrix geodeMatrix=osg::computeLocalToWo

以前为了在一台机器上启动多个executor都是通过instance多个worker来实现的,因为standalone模式默认在一台worker上启动一个executor,造成了很大的不便利,并且会造成不同节点间任务负载不均衡,后来发现了另一种解决方法,方法如下. 设置参数 设置每个executor使用的cpu数为4 spark.executor.cores 4 限制cpu使用数量,这里会启动3个executor(12/4) spark.cores.max 12 设置每个executor的内存大

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

前言 和小伙伴的一起参加的人工智能比赛进入了决赛之后的一段时间里面,一直在构思将数据预处理过程和深度学习这个阶段合并起来.然而在合并这两部分代码的时候,遇到了一些问题,为此还特意写了脚本文件进行处理.现在比赛过去,我觉得应该把这部分的东西写出来,看看是否有其他朋友会遇到这方面问题,希望对他们有帮助.如有不对之处,请大家指正,谢谢! 比赛遇到的集群各节点的部署痛点 一个前提 在初赛的时候,为了快捷提供数据接口给后面的深度学习模型建立使用,我们将数据预处理独立出来,使用了最为简单的Python操作.

今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

Spark集群处理能力不足需要扩容,如何在现有spark集群中新增新节点?本文以一个实例介绍如何给Spark集群新增一个节点. 1. 集群环境 现有Spark集群包括3台机器,用户名都是cdahdp,主目录/home/ap/cdahdp,配置是2C8G虚拟机,集群基于yarn架构. Master:128.196.54.112/W118PC01VM01 Slave1:128.196.54.113/W118PC02VM01 Slave2:128.196.54.114/W118PC03VM01 相关软

soyo@soyo-VPCCB3S1C:~$ start-slaves.sh soyo-slave01: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local2/spark/logs/spark-soyo-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--soyo-slave01.out soyo-slave01: failed to launch: nice -n /usr/loc