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基于Spark的大规模推荐系统特征工程

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导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商，面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL，针对AI场景支持SQL接口，兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括：

2020-09-07

1.2K0

Spark读取和存储HDFS上的数据

大数据 hadoop spark

本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。

2019-12-02

18.4K1

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

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XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”，被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域，XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码，如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。

2019-08-28

1.3K0

数据分析EPHS(6)-使用Spark计算数列统计值

sql spark 数据分析

前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。

2019-07-30

1.4K0

数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

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本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。

2019-07-09

1.5K0

从小白到入门算法，我的经验分享给你～

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研究生三年，作为一名非计算机专业的学生，能够从一名纯小白(Python不会，机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer，个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。

2019-05-14

7890

我在美团的这两年，想和你分享

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2017.08.14，结束了两周的等待，如愿以偿开始了自己的美团实习生活，本来抱着三五个月走人，争取下一份实习的心态，没想到一直到转为暑期实习生、到通过留用面试、再到年后继续实习，直到今天，我已经在美团度过了615个日夜。这里的人，这里的事，一切都十分美好。

2019-05-10

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Spark作业基本运行原理解析！

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我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。提交作业的节点称为Master节点，Driver进程就是开始执行你Spark程序的那个Main函数（Driver进程不一定在Master节点上）。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。

2018-07-25

1K0

windows下虚拟机配置spark集群最强攻略！

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1、虚拟机安装首先需要在windows上安装vmware和ubuntu虚拟机，这里就不多说了 vmware下载地址：直接百度搜索，使用百度提供的链接下载，这里附上一个破解码 5A02H-AU243-

2018-04-11

1.8K0

来学习几个简单的Hive函数啦

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咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！ 1、数据介绍首先我们产生我们的数

2018-04-11

1.4K0

PySpark之RDD入门最全攻略！

spark 分布式

众所周知，Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统的数据集，例如，HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换（Transformation）转换运算将一个RDD转换为另一个RDD，但是由于RDD的lazy特性，转换运算不会立刻实际执行，它会等到执行到“动作”运算，才会

2018-04-11

11.1K0

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