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。
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
循序渐进学Saprk 与Hadoop相比，Spark最初为提升性能而诞生。Spark是Hadoop MapReduce的演化和改进，并兼容了一些数据库的基本思想，可以说，Spark一开始就站在Hadoop与数据库这两个巨人的肩膀上。同时，Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型，并借助统一资源调度框架，成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据处理框架。 Spark在运算期间，将输入数据与中间计算结果保存在内存中，直接在内存中计算。另外，用户也可以将重复利用的数据缓存在内存
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
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。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
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。
与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。 要理解Spark，就需得理解RDD。 RDD是什么？ RDD，全称为Resilient Distributed Da
【导读】这篇博文介绍了Apache Spark框架下的一个自然语言处理库，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 ▌引言 ---- Apache Spark是一个通用的集群计算框架，对分布式SQL、流媒体、图形处理和机器学习的提供本地支持。现在，Spark生态系统也有Spark自然语言处理库。 从GitHub开始或从quickstart 教材开始学习： John Snow Labs NLP库是在Apache 2.0许可下，他是用Scala语言编写的，不依赖于其他NLP或ML库。它本身就扩展了S
在过去的十年中，尽管机器学习取得了巨大的进步，但是建立生产就绪的机器学习系统仍然十分困难。三年前，当我们开始将机器学习功能构建到 Salesforce 平台上时，我们发现构建企业级的机器学习系统更是难上加难。为了解决我们遇到的问题，我们构建了 TransmogrifAI，一个用于结构化数据的端到端自动机器学习库。今天，这个库已经在生产中帮助驱动我们的 Einstein AI 平台。在这里，我们很高兴与开源社区共享这个项目，使其他开发人员和数据科学家能够大规模、快速地构建机器学习解决方案。
首先，熟悉spark开发的 人都知道spark的部署模式分为三种，分别为Local、Standalone、YARN，通过YARN又分为YARN-Client和YARN-Cluster，Local模式 一般就是在本地运 行Spark任务，需要Spark环境的，Standalone模式是Spark 自 身的 一种调度模式，也是需要Spark环境，YARN模式中，其实是将Spark JAR包提交到YARN上 面，由YARN去开启Contioner然后去执 行Spark的作业，这个其实只需要上传Spark Jar包和 一些依赖包。不需要在部署Spark环境（充当 一个Submit的功能，还占 用节点资源）
一种简单的解释RDD是横向多分区的（这个数据集包括许多接口），纵向当计算过程中内存不足可刷写到磁盘等外存上，可与外存进行灵活的数据交换。
添加针对scala文件的编译插件 ------------------------------ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xml
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
这篇博客文章概述了OpDB的NoSQL、组件集成和对象存储支持功能。这些详细信息将帮助应用程序架构师了解Cloudera的运营数据库的灵活NoSQL（No Schema）功能，以及它们是否满足正在构建的应用程序的要求。
上一节我们总体介绍了一下手册中有关数据接收和传输的章节，本节借助上节的基础来完成lab的具体代码实现。
之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
框架版本 spark2.1.0 kafka0.9.0.0 当使用sparkstreaming处理流式数据的时候，它的数据源搭档大部分都是Kafka，尤其是在互联网公司颇为常见。 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障，或者升级重启，或者集群宕机，它究竟能否做到数据不丢不重呢？ 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性，通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制，一般来说有三种就是： at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once 准确一次 在sto
大数据和机器学习的组合是一项革命性的技术，如果以恰当的方式使用它，它可以在任何工业上产生影响。在医疗保健领域，它在很多情况下都有重要的使用，例如疾病检测、找到流行病早期爆发的迹象、使用集群来找到瘟疫流行的地区（例如寨卡（zika）易发区），或者在空气污染严重的国家找到空气质量最好的地带。在这篇文章里，我尝试用标准的机器学习算法和像 Apache Spark、parquet、Spark mllib和Spark SQL这样的大数据工具集，来探索已知的心脏疾病的预测。 源代码 这篇文章的源代码可以在GitHub的
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
由于大多数Spark组件基于内存的特性，Spark程序可能会因为集群中的任何资源而导致出现瓶颈：CPU、网络带宽或内存。通常情况下，如果数据适合于放到内存中，那么瓶颈就是网络带宽，但有时，我们还是需要内存进行一些调优的，比如以序列化的形式保存RDDs，以便减少内存占用。
AI（人工智能）为应用开发者开创了一个全新的可能性。通过利用机器学习或深度学习，您可以生成更好的用户配置文件、个性化设置和推荐，或者整合更智能的搜索、语音界面或智能助手，或者以其他数种方式改进您的应用。你甚至可以构建看得懂、听得懂，并与人类互动的应用。准备学习AI的你，知不知道选择哪种编程语言合适呢？以下列举的五种编程语言，被认为是最适合用来学习ＡＩ。大家可以参考一下。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：
在过去的两年里，腾讯科恩实验室对特斯拉汽车的安全性进行了深入的研究并在Black Hat 2017与Black Hat 2018安全会议上两次公开分享了我们的研究成果。我们的研究成果覆盖了车载系统的多个组件。我们展示了如何攻入到特斯拉汽车的CID、IC、网关以及自动驾驶模块。这一过程利用了内核、浏览器、MCU固件、UDS协议及OTA更新过程中的多个漏洞。值得注意的是，最近我们在自动驾驶模块上做了一些有趣的工作。我们分析了自动雨刷和车道识别功能的具体实现细节并且在真实的世界中对其中的缺陷进行了攻击尝试。
新世纪以来，互联网及个人终端的普及，传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据，远远超出了单台机器能够处理的范围，分布式存储与处理成为唯一的选项。从2005年开始，Hadoop从最初Nutch项目的一部分，逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台。Hadoop生态圈的各个项目，围绕着大数据的存储，计算，分析，展示，安全等各个方面，构建了一个完整的大数据生态系统，并有Cloudera，HortonWorks，MapR等数十家公司基于开源的Hadoop平台构建自己的商业模式，可以认为是最近十年来最成功的开源社区。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧，但其实它指的是一种特殊的数据结构，使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理。Apache Spark在升级到了1.3版本之后，也提供了类似功能的DataFrame，也就是大名鼎鼎的SparkSQL。
1.java.io.IOException: No spa ce left on device 原因及解决办法：磁盘空间不足
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
在本章中，我们将学习深度学习和循环神经网络（RNN）。 像前几章所介绍的 CNN 一样，RNN 在过去几年中也获得了很大发展。 就 RNN 而言，它们在语音识别领域被大量使用。 当今许多聊天机器人都基于 RNN 技术建立了基础。 使用 RNN 预测金融市场已经取得了一些成功。 例如，我们可能有一个带有单词序列的文本，并且我们有一个目标来预测序列中的下一个单词。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
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。
谈到大数据框架，不得不提Hadoop和 Spark，今天我们进行历史溯源，帮助大家了解Hadoop和Spark的过去，感应未来。 在Hadoop出现前人们采用什么计算模型呢？是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。 HPC workflow在实际应用中存在一些问题，这些问题
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
在Javascript中，this指向函数执行时的当前对象。在执行foo的时候，执行环境就是doFoo函数，执行环境为全局。所以，foo中的this是指向window的，所以会打印出2。
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
奥比中光的相机可以使用VS 2019直接编译，但是我对VS不熟悉，让Linux一键编译惯坏了，今天在使用的时候发现有必要记录一下。
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