Spark-scala 可以使用LightGBM模型，既可以进行分布式训练，也可以进行分布式预测，支持各种参数设置。 支持模型保存，并且保存后的模型和Python等语言是可以相互调用的。...需要注意的是，Spark-scala训练LightGBM模型时， 输入模型的训练数据集需要处理成一个DataFrame，用spark.ml.feature.VectorAssembler将多列特征转换成一个...一，环境配置 spark-scala要使用lightgbm模型，pom文件中要配置如下依赖。... org.apache.spark spark-mllib_${scala.version}</artifactId...1，准备数据 2，定义模型 3，训练模型 4，评估模型 5，使用模型 6，保存模型 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.DataFrame
大纲 隐式转换 使用隐式转换加强现有类型 导入隐式转换函数 隐式转换的发生时机 隐式参数 隐式转换 要实现隐式转换，只要程序可见的范围内定义隐式转换函数即可。Scala会自动使用隐式转换函数。...隐式转换函数与普通函数唯一的语法区别就是，要以implicit开头，而且一定要定义函数返回类型 案例：特殊售票窗口（只接受特殊人群，比如学生、老人等） scala> :paste // Entering...= T-2 使用隐式转换加强现有类型 隐式转换可以在不知不觉中加强现有类型的功能。...也就是说，可以为某个类定义一个加强版的类，并定义互相之间的隐式转换，从而让源类在使用加强版的方法时，由scala自动进行隐式转换为加强类，然后再调用该方法 案例：超人变身 scala> :paste /...隐式转换函数的作用域与导入 scala会使用两种隐式转换，一种是源类型，或者目标类型的伴生对象内的隐式转换函数；一种是当前程序作用域内的可以用唯一标识符表示的隐式转换函数 如果隐式转换函数不在上述两种情况下的话
全栈框架 框架由Scala语言开发，原生提供4种API，Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。...除Hadoop的Map-Reduce计算框架之外，Spark能异军突起，而且慢慢地建立自己的全栈生态，那还真得了解下Spark到底提供了哪些全栈的技术。Spark目前主要提供了以下6大功能。...pyspark与spark-shell都能支持交互式测试，此时便可以进行测试了。相比于Hadoop来说，基本上是零配置即可以开始测试。...transform是转换、变形的意思，即将RDD通过某种形式进行转换，得到另外一个RDD，比如对列表中的数据使用map转换，变成另外一个列表。...当然，Spark能在Hadoop的Map-Reduce模型中脱颖而出的一个重要因素就是其强大的算子。
RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。...19| Justin| +----+-------+ 2）从RDD中转换 参照第2.5节的内容:DateFrame 转换为RDD 3） 从Hive Table进行查询返回 这个将在后面的博文中涉及到...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...") 6）通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from global_temp.people").show() +----+-------+ | age|...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD
mod=viewthread&tid=9389 2.spark部署 首先还是说些基础性的内容，非零基础的同学，可以跳过。 首先还是spark环境的搭建。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...() dataframe同样也可以转换为rdd,通过.rdd即可实现 如下面 val rdd = df.toJSON.rdd 为了更好的理解，在看下面例子 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...spark streaming可以实时跟踪页面统计，训练机器学习模型或则自动检测异常等....map 方法类似， 只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项 filter(func) 过滤出所有函数 func 返回值为 true 的 DStream 元素并返回一个新的 DStream repartition
在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。...其中每个键的值使用给定的组合函数和中性的"零"值进行聚合。...当应用程序调用行动算子时，Spark会按照转换操作的执行计划执行计算，并将结果返回给应用程序。 通过惰性计算，Spark可以对转换操作进行优化、重排和延迟执行。...参考文献 [1] RDD.scala官方实例：https://github.com/apache/spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark.../spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/PairRDDFunctions.scala#L525 [5] Tom White
如图1所示，数据分析流程主要包括业务调研、明确目标、数据准备、特征处理、模型训练与评估、输出结论等六个关键环节。 ?...colStats方法可以返回RDD的最大值、最小值、均值、方差等，代码实现如下： import org.apache.spark.MLlib.linalg.Vector import org.apache.spark.MLlib.stat...插件选择页面，输入“Scala”来查找Scala插件，点击“Install plugin”按钮进行安装。...在数据转化阶段，将数据转换成Vectors的形式，供后面数据分析使用。...数据分析 通过简单的数据分析流程，实现均值、方差、非零元素的目录的统计，以及皮尔逊相关性计算，来实现对数据分析的流程和方法的理解。
spark学习一般都具有hadoop基础，所以学习起来更容易多了。如果没有基础，可以参考零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇）。...mod=viewthread&tid=9389 2.spark部署 首先还是说些基础性的内容，非零基础的同学，可以跳过。 首先还是spark环境的搭建。...() dataframe同样也可以转换为rdd,通过.rdd即可实现 如下面 val rdd = df.toJSON.rdd 为了更好的理解，在看下面例子 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...spark streaming可以实时跟踪页面统计，训练机器学习模型或则自动检测异常等....map 方法类似， 只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项 filter(func) 过滤出所有函数 func 返回值为 true 的 DStream 元素并返回一个新的 DStream repartition
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...standalone模型、yarn架构模型(画出来架构图) https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103547937 (6)Spark算子(map、flatmap...与rangePartitioner的实现 (24)spark有哪几种join (25)spark jdbc(mysql)读取并发度优化 (26)Spark join算子可以用什么替代 (27)HBase...(直连和receiver方式) (30)kafka如何保证高吞吐的，kafka零拷贝，具体怎么做的 (31)hdfs的容错机制 (32)zookeeper怎么保证原子性，怎么实现分布式锁 (33)kafka...存储模型与网络模型 (34)Zookeeper脑裂问题 Scala (1)隐式转换 (2)柯理化 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138440.html
scala> val inputfile = sc.textFile(“input.txt”) Spark RDD API 提供了了一些转换和操作来处理RDD。...4.4 RDD 转换（RDD Transformations） RDD转换返回指向新RDD的指针，并允许您在RDD之间创建依赖关系。...下面给出了RDD转换列表: map(func):返回一个新的分布式数据集，它是通过函数func传递的每个元素而形成的。...5.2 打开Spark-Shell 以下命令用于打开spark shell。通常，使用Scala构建spark。因此，Spark程序在Scala环境中运行。...参考资料 Apache Spark - 简介 十大章节108讲——零基础大数据实战特训营 菜鸟窝
虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...这是我们的分类算法所需要的 将数据集划分为训练和测试数据集 使用训练数据训练模型 计算测试数据的训练误差 SPARK LOGISTIC REGRESSION 我们将用Spark的逻辑回归算法训练分类模型...接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...count操作应返回以下结果： res0: Long = 250 现在是时候为逻辑回归算法准备数据，将字符串转换为数值型。...模型使用point.features作为输入数据。 最后一行代码，我们使用filter()转换操作和count()动作操作来计算模型出错率。filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、什么是宽依赖，什么是窄依赖？哪些算子是宽依赖，哪些是窄依赖？...举例说明 Transformation 变换/转换：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。...Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算 map, filter...任务返回结果数据块：用来存储在存储管理模块内部的任务返回结果。通常情况下任务返回结果随任务一起通过Akka返回到Driver端。...Task调度到Executor上，Executor启动线程执行Task逻辑 Driver管理Task状态 Task完成，Stage完成，作业完成 21、Spark相比MapReduce的计算模型有哪些区别
就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。...可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。...这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。...用户编写的Spark程序被称为Driver程序，Dirver程序会连接master并定义了对各RDD的转换与操作，而对RDD的转换与操作通过Scala闭包(字面量函数)来表示，Scala使用Java对象来表示闭包且都是可序列化的...Scala Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。
文章来源：公众号【Coggle数据科学】 写在前面 本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、...join：相当于SQL中的内连接，返回两个RDD以key作为连接条件的内连接。 2. 行动 行动操作会返回结果或将RDD数据写入存储系统，是触发Spark启动计算的动因。...foreach：对RDD中每个元素都调用用户自定义函数操作，返回Unit。 collect：对于分布式RDD，返回一个scala中的Array数组。 count：返回RDD中元素的个数。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...训练好的模型也可以下载到本地，通过本地的XGBoost（Python、Java或Scala）加载并进行预测。
RDD支持两种操作：转换操作和动作操作。转换操作用于从一个RDD创建另一个RDD，而动作操作用于触发计算并返回结果。...转换操作转换操作是指从一个RDD创建另一个RDD的操作，转换操作不会立即执行，而是记录在转换操作图中，只有当执行动作操作时才会触发计算并返回结果。...动作操作动作操作是指触发计算并返回结果的操作，动作操作会从转换操作图中选择一个最优的计算路径，并将结果返回给驱动程序。...三、Spark的编程模型Spark的编程模型是基于RDD的转换和动作操作，可以使用Java、Scala、Python等编程语言编写Spark应用程序。...Scala APIScala API提供了更简洁的语法和更强大的类型推断功能，可以通过创建SparkConf对象和SparkContext对象来设置Spark的参数和创建RDD。
偏应用函数 八 高阶函数 九 科里化函数 第五章 集合 零 Scala 字符串 String相关方法总结 一 数组 数组相关方法总结 二 List list相关方法总结 三 Set Set相关方法总结...(Actor通信模型) 第七章 搭建Spark运行环境 一 环境搭建 二 WordCount实现(Scala) 非简化版 简化版 三 WordCount实现(Java) 非简化版 简化版...Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...---- 第五章 集合 零 Scala 字符串 String StringBuilder 可变 string操作方法举例 比较:equals 比较忽略大小写:equalsIgnoreCase indexOf...隐式转换函数注意：隐式转换函数只与函数的参数类型和返回类型有关，与函数名称无关，所以作用域内不能有相同的参数类型和返回类型的不同名称隐式转换函数。 3.
一文带你快速了解Spark中RDD的概念!为大家带来了RDD的概述之后。本篇博客，博主将继续前进，为大家带来RDD编程系列。 该系列第一篇，为大家带来的是编程模型的理解与RDD的创建! 一....RDD 编程模型 在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 ...经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算 action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据...在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 ...Spark 支持 文本文件, SequenceFiles, 和其他所有的 Hadoop InputFormat. scala> var distFile = sc.textFile("words.txt
Spark中的迭代： ? 我们需要一个效率非常快，且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型，Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式，更多的是面向工作流。 ...RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。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。...第2章 RDD 编程 2.1 RDD 编程模型 在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。...只有当发生一个要求返回结果给 Driver 的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让 Spark 更加有效率地运行。...Spark 的数值操作是通过流式算法实现的，允许以每次一个元素的方式构建出模型。这些统计数据都会在调用 stats() 时通过一次遍历数据计算出来，并以 StatsCounter 对象返回。 ?
在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。...那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。...VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择列，可以基于下标索引，也可以基于列名。 如果是下标都可以使用setIndices方法 如果是列名可以使用setNames方法。...R模型，自动生成feature和label。...比如你有一个很全的用户画像系统，每个人有成百上千个特征，但是你指向抽取用户对电影感兴趣相关的特征，因此只要手动选择一下就可以了。
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