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用Spark学习矩阵分解推荐算法

ALS负责训练我们的FunkSVD模型。之所以这儿用交替最小二乘法ALS表示，是因为Spark在FunkSVD的矩阵分解的目标函数优化时，使用的是ALS。...3) iterations :在矩阵分解用交替最小二乘法求解时，进行迭代的最大次数。这个值取决于评分矩阵的维度，以及评分矩阵的系数程度。一般来说，不需要太大，比如5-20次即可。默认值是5。 　　　　...将数据解压后，我们只使用其中的u.data文件中的评分数据。这个数据集每行有4列，分别对应用户ID，物品ID，评分和时间戳。由于我的机器比较破，在下面的例子中，我只使用了前100条数据。...： u'196\t242\t3\t881250949' 　　　　可以看到数据是用\t分开的，我们需要将每行的字符串划开，成为数组，并只取前三列，不要时间戳那一列。...在实际应用中，我们需要通过交叉验证来选择合适的矩阵分解维度与正则化系数。这里我们由于是实例，就简化了。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

②.不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...Actions ) :操作RDD, 触发计算, 并返回 一个值 或者 进行输出 的函数。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。

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对于一个运行时间为100n*n的算法，要使其在同一台机器上，在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快，n的最小值是多少

在《算法导论》第一部分练习中，有这样一道算法题： 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法，要使其在同一台机器上，在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快，n的最小值是多少？...下面给出我自己的解题思路： 对于100n^2和2^n两个算法进行比较，我们可以这样做：对100n^2-2^n操作，如果结果小于0，那么此时的n就是我们所求的值。...针对这一思路给出以下算法实现： 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7 * 《算法导论》第一部分：练习1.2-3：对于一个运行时间为...100n^2的算法,要使其在同一台机器上,比一个运行时间为2^n的算 8 * 法运行得更快，n的最小值是多少？...就是我们所求的值。

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基于PySpark的流媒体用户流失预测

定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户 由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...3.1转换 对于在10月1日之后注册的少数用户，注册时间与实际的日志时间戳和活动类型不一致。因此，我们必须通过在page列中找到Submit Registration日志来识别延迟注册。...对于少数注册晚的用户，观察开始时间被设置为第一个日志的时间戳，而对于所有其他用户，则使用默认的10月1日。...对于每个这样的用户，各自观察期的结束被设置为他/她最后一个日志条目的时间戳，而对于所有其他用户，默认为12月1日。 ?...一些改进是在完全稀疏的数据集上对模型执行全面的网格搜索。利用到目前为止被忽略的歌曲级特征，例如，根据在指定观察期内听过的不同歌曲/艺术家计算用户的收听多样性等。

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PySpark 中的机器学习库

Spark 机器学习库的产生背景 传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。...但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...ChiSqSelector：对于分类目标变量（考虑到分类模型），此方法允许你预定义数量的特征（通过numTopFeatures参数指定）。 选择完成后，如方法的名称所示，使用卡方检验。...需要注意的是文本首先要用向量表示，可以用HashingTF 或者 CountVectorizer。 MinMaxScaler：最大-最小规范化，将所有特征向量线性变换到用户指定最大-最小值之间。...借助于Pipeline，在Spark上进行机器学习的数据流向更加清晰，同时每一个stage的任务也更加明了，因此，无论是在模型的预测使用上、还是模型后续的改进优化上，都变得更加容易。 ?

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推荐算法｜矩阵分解模型

戳蓝色字关注我们哟！...导读：在《推荐算法概述》一文中，我们介绍了推荐算法分为基于用户、基于物品、基于模型的协同过滤方法，矩阵分解模型是典型的基于模型的方法之一，本文将从基本概念、原理、实践几个角度进行介绍。...1 基本概念 显式信息 & 隐式信息 显式信息指用户对物品的直接打分，如对商户、电影、书籍的评分。 隐式信息指用户对物品没有直接打分，需要通过点击次数、浏览时间、收藏、购买次数等反应感兴趣程度。...模型训练的目标是使输入输出矩阵误差最小，并且为了避免过拟合加入了正则项。应用显示信息和隐式信息的目标函数分别如下： ? ?...得到最优p、q的方法主要有梯度下降和交替最小二乘（ALS）两种，梯度下降是按照梯度的方向对p、q进行迭代，但消耗的计算资源较大，ALS是在每次迭代过程中，固定其中一个参数改变另一个参数，可实现并行运算，

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Spark Extracting,transforming,selecting features

，也就是相似度问题，它使得相似度很高的数据以较高的概率映射为同一个hash值，而相似度很低的数据以极低的概率映射为同一个hash值，完成这个功能的函数，称之为LSH）； 目录： 特征提取： TF-IDF...，比如LDA； 在Fitting过程中，CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量，一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting过程，另一个可选的二类切换参数控制输出向量...期间会被移除，该过程会得到一个Bucketizer模型来预测，在转换期间，Bucketizer如果在数据集中遇到NaN，那么会抛出一个错误，但是用户可以选择是保留还是移除NaN值，通过色湖之handleInvalid...； 在矩阵空间（M，d）中，M是数据集合，d是作用在M上的距离函数，LSH family函数h需要满足下列属性： \forall p, q \in M,\ d(p,q) \leq r1 \Rightarrow...|}{|\mathbf{A} \cup \mathbf{B}|} MinHash对集合中每个元素应用一个随机哈希函数g，选取所有哈希值中最小的： h(\mathbf{A}) = \min_{a \in

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

在这篇博文中, 我们将介绍一些重要的功能, 其中包括： 随机数据生成功能 摘要和描述性统计功能 样本协方差和相关性功能 交叉表(又名列联表) 频繁项目(注: 即多次出现的项目) 数学函数 我们在例子中使用...可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息...., 那么你也可以在列的一个子集上应用describe函数: In [4]: df.describe('uniform', 'normal').show() +-------+--------------..., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列： In [5]: from pyspark.sql.functions import mean, min, max...我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法. 这是一种快速的近似算法, 总是返回出现在用户指定的最小比例的行中的所有频繁项目. 请注意, 结果可能包含错误信息, 即出现了不频繁出现的项目.

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时，数据可能分布在不同的计算节点上，因此“第一行”可能会随着运行而变化。...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python函数。...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

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pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length...() # 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect...']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions

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Python大数据之PySpark(五)RDD详解

RDD弹性分布式数据集 弹性：可以基于内存存储也可以在磁盘中存储 分布式：分布式存储(分区)和分布式计算 数据集：数据的集合 RDD 定义 RDD是不可变，可分区，可并行计算的集合 在pycharm中按两次...# 如何获取wholefile_rdd得到具体的值 print(type(wholefile_rdd))# print(wholefile_rdd.map...第一种方式：使用并行化集合，本质上就是将本地集合作为参数传递到sc.pa 第二种方式：使用sc.textFile方式读取外部文件系统，包括hdfs和本地文件系统 1-准备SparkContext的入口，...，默认并行度，sc.parallesise直接使用分区个数是10 # 优先级最高的是函数内部的第二个参数 3 # 2-2 如何打印每个分区的内容 print("per partition content...:",collection_rdd.glom().collect()) # 3 - 使用rdd创建的第二种方法 # minPartitions最小的分区个数，最终有多少的分区个数，以实际打印为主

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来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模上的用户留存模型 ⛵

，所以这个过程我们选择小子集（128MB）来完成，如果采样方式合理，小子集上的数据分布能很大程度体现全量数据上的分布特性。...：字符串类型的字段包括 song, artist, gender和 level一些时间和ID类的字段特征 ts（时间戳），registration（时间戳），page 和 userId 。...时间跨度信息# 排序df = df . sort('ts', ascending= False)# 获取最大最小时间戳df . select(F . max(df . ts), F . min(df ....重要字段列ts - 时间戳，在以下场景有用订阅与取消之间的时间点信息构建「听歌的平均时间」特征构建「听歌之间的时间间隔」特征基于时间戳构建数据样本，比如选定用户流失前的3个月或6个月registration...总结&业务思考我们可以调整我们的决策（概率）阈值，以获得一个最满意的召回率或精确度。比如在我们的场景下，使用了0.72的阈值取代默认的0.5，结果是在召回率没有下降的基础上，提升了精度。

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用3:生产ML模型

还有一个“日期”列，但是此演示模型不使用此列，但是任何时间戳都将有助于训练一个模型，该模型应根据一天中的时间考虑季节变化或AC / HS峰值。...我的应用程序使用PySpark创建所有组合，对每个组合进行分类，然后构建要存储在HBase中的DataFrame。...为了模拟实时流数据，我每5秒在Javascript中随机生成一个传感器值。生成新数字后，Web应用程序将在HBase的Batch Score Table中进行简单查找以获取预测。...这个简单的查询是通过PySpark.SQL查询完成的，一旦查询检索到预测，它就会显示在Web应用程序上。 在演示应用程序中，还有一个按钮，允许用户随时将数据添加到HBase中的训练数据表中。...”部分下选择“ Git” 使用“ https://github.com/mchakka/PySpark-HBaseDemoApp.git ”作为Git URL 使用Python3创建一个新会话 在CDSW

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...提取相应数值，timestamp转换为时间戳、date_format格式化日期、datediff求日期差等 这些函数数量较多，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可

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PySpark SQL 相关知识介绍

它是容错的、可伸缩的和快速的。Kafka术语中的消息(数据的最小单位)通过Kafka服务器从生产者流向消费者，并且可以在稍后的时间被持久化和使用。...Consumer订阅Kafka Broker上的一个或多个主题，并读取消息。Broker还跟踪它所使用的所有消息。数据将在Broker中保存指定的时间。如果使用者失败，它可以在重新启动后获取数据。...catalyst优化器首先将PySpark SQL查询转换为逻辑计划，然后将此逻辑计划转换为优化的逻辑计划。从这个优化的逻辑计划创建一个物理计划。创建多个物理计划。使用成本分析仪，选择最优的物理方案。...您可以使用Mesos在同一个集群上使用不同的框架运行不同的应用程序。来自不同框架的不同应用程序的含义是什么?这意味着您可以在Mesos上同时运行Hadoop应用程序和Spark应用程序。...它使用对等的分布式体系结构在不同的节点上复制数据。节点使用闲话协议交换信息。

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

当我们运行任何Spark应用程序时，会启动一个驱动程序，它具有main函数，并且此处启动了SparkContext。然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。...batchSize - 表示为单个Java对象的Python对象的数量。设置1以禁用批处理，设置0以根据对象大小自动选择批处理大小，或设置为-1以使用无限批处理大小。...示例 - PySpark Shell 现在你对SparkContext有了足够的了解，让我们在PySpark shell上运行一个简单的例子。...3 PySpark - RDD 在介绍PySpark处理RDD操作之前，我们先了解下RDD的基本概念： RDD代表Resilient Distributed Dataset，它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素...在下面的示例中，我们在foreach中调用print函数，该函数打印RDD中的所有元素。

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如何在HUE上使用Spark Notebook

备注：如果不修改为false的话，在使用Notebook的Spark语言时，会报csrf的相关错误。...我们可以在Notebook里面选择使用很多类型的编程语言，如下图所示： ? 在上图，这里我们可以点击红框，来选择更多的编程语言，这里我们选择pySpark来跑一个wordCount程序。...Spark livy session空闲过期时间默认为1小时，可在spark2-conf.xml内修改livy.server.session.timeout值。...也可以去hue的作业浏览器页面手动kill掉session进程，如下图所示： ? 嗯，可以通过这两种方式主动关闭session会话，以避免Yarn内存长时间无效使用。...六、总结 使用Spark Notebook需要经过如下几个步骤： 修改hue的配置文件，主要修改Spark与Noytebook的相关配置项。 修改Spark的配置文件，避免出现csrf错误。

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