Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算，谈三个概念：
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
Spark核心技术与高级应用 第4章 编程模型 不自见，故明；不自是，故彰；不自伐，故有功；不自矜，故能长。 ——《道德经》第二十二章 在面对自我的问题上，不自我表扬，反能显明；不自以为是，反能彰显；不自我夸耀，反能见功；不自我矜恃，反能长久。 与许多专有的大数据处理平台不同，基于Spark的大数据处理平台，建立在统一抽象的RDD之上，这是Spark这朵小火花让人着迷的地方，也是学习Spark编程模型的瓶颈所在，充满了很深的理论和工程背景。 本章重点讲解Spark编程模型的最主要抽象，第一个抽象是RDD（
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了多机配置的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 ：在初步了解了并行平台 Hadoop
为了满足基于内存的分布式计算思想，需要定义一种分布式计算抽象，保证在分布式环境中能够正确、高效地完成任务。
1）粗粒度：启动时就分配好资源， 程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；优点：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；缺点：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了999个，还有一个没完成，那么使用粗粒度，999个资源就会闲置在那里，资源浪费。 2）细粒度分配：用资源的时候分配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。
RDD依赖 什么是依赖关系 通过构建依赖可以实现RDD容错 子RDD依赖于父RDD 为什么需要依赖 因为Spark基于RDD进行并行计算 RDD不可变可分区可进并行计算的集合 通过划分在宽依赖和窄依赖可以在窄依赖的过程中可以实现RDD分区的并行计算 但是宽依赖部分需要从上一个RDD的不同分区拉取数据，在shuffle阶段无法实行并行计算 依赖关系种类 窄依赖：NarrowDependency 宽依赖：ShuffleDependency 如何判断宽窄？ 通过一个父RDD跟一个子RDD对应，窄依赖 通过一个父R
RDD 是一个弹性的分布式的数据集，是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变得、被分区了的元素集合。用户不需要关心底层复杂的抽象处理，直接使用方便的算子处理和计算就可以了。
本文主要介绍了Spark和RDD的基本概念、特点以及它们之间的关系。Spark是一种基于内存的分布式计算框架，而RDD则是Spark中的一种数据结构。Spark可以高效地处理迭代计算和交互式计算，而RDD则提供了容错性和自动从节点失败中恢复的功能。它们相辅相成，共同实现高效的大数据处理任务。
当我们使用 Spark 进行数据处理时，我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜，机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键，我们探索了加快模型训练的各种方法。其中一个解决方案是将 Spark 和 scikit-learn 中的元素组合到我们自己的混合解决方案中。
电子设备之间的通信就像人类之间的交流，双方都需要说相同的语言。在电子产品中，这些语言称为通信协议。
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
彭渊，在Java技术领域从业十多年，曾撰写多款开源软件，历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone（四不像）分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等，曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理： 前言：“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后，反响非常好，为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持，并接受邀请，就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone（四不像）和高性能
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法，但是一看到网上那些大数据的技术栈，就一脸懵逼，什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 为什么会产生RDD？ （1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
1.MR:只提供了map和reduce的API,而且编写麻烦,运行效率低!---早就淘汰了!
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 什么是RDD RDD的全称是“弹性分布式数据集”（Resilient Distributed Dataset）。首先，它是一个数据集，就像Scala语言中的Array、List、Tupl
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。RDD在逻辑上是一个数据集，在物理上则可以分块分布在不同的机器上并发运行。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大的提升了查询速度。 在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象，甚至可以是用户自定义对象。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
cpu (central process) 是计算机的大脑，它提供了一套指令集，我们写的程序最终会通过 cpu 指令来控制的计算机的运行。
前言：近年来，互联网的快速发展积累了海量大数据，而在这些大数据的处理上，不同技术栈所具备的性能也有所不同，如何快速有效地处理这些庞大的数据仓，成为很多运营者为之苦恼的问题！随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践，对处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈做了深入研究，探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。
如今spark特别火，相信作为程序员的你也难以抵挡spark的魅力，俗话说万事开头难，学习spark需要一些准备工作，首先就是要搭建学习测试环境，spark非常人性化，一个简单的测试环境，只需要下载安装包，解压之后，运行spark_shell脚本就可以学习测试了，spark测试的经典页面如下图：
从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。
在数据和经济时代，业务和数据的多样性需要新的计算架构，海量的数据增长也带来了更高的计算需求。那么在这个过程中，鲲鹏计算产业也正在成为更多计算场景的新一代 IP 基座。基于华为鲲鹏处理器构建的鲲鹏全栈 IT 技术实施设施行业应用以及服务，致力于为智能世界持续提供我们的先进算力支持，使得各个行业可以实现数字化转型。应用软件的迁移与优化一直是鲲鹏软件生态的难点和关键。本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速，并重点剖析性能优化技术和关键能力。
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快 100 倍。
1：什么是Spark的RDD？？？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 2：RDD的属性： a、一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，
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