AI系统的开发必须有计算机代码，而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。
背景 决策树（Decision Tree）可以说是当下使用最为广泛的机器学习模型，任何一个刚刚学习人工智能或者数据挖掘的同学可能都接触过实现决策树的课程作业。 决策树的想法可以追溯到二十世纪60年代（Hunt's Algorithm），但是那个时候的计算机速度比现在慢好多个数量级，内存也很小，能做一些简单的方程求解就谢天谢地了。随着硬件计算能力的提升，也是到了90年代，决策树算法才真正逐渐走进更多的实践舞台。当时比较常见的决策树算法是ID3，C4.5和CART，这三个模型直到今天也被广发使用于各行各业。在我
1、在maven里面添加引用，spark和hdfs的客户端的。 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.9.3 version = 0.8.1-incubating groupId = org.apache.hadoop artifactId = hadoop-client version = <your-hdfs-version> 2、把assembly/target/spark-assembly_2.9.3-0.8.1-incubati
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：
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。 Spark 官方构建了一个非常紧凑的生态系统组件，提供各种处理能力。 下面是 Spark 官方给出的生态系统组件（引自 Spark 官方文档）。 Spark DataFrames：列式存储的分布式数据组织，类似于关系型数据表。 Spark SQL：可以执行 SQL 查询，包括基本的 SQL 语法和 HiveQL 语法。读取的数据源包括 Hive 表、Parquent
Hadoop开源社区新技术层出不穷，大家可能对Map/Reduce(YARN)/Spark很熟悉，最近又新增了一个Flink，也是大有来头。 Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目。 从Flink官网得知，其具有如下主要
现在的各种数据处理技术更新换代太快，新的名词和工具层出不穷，像是 Hadoop 和 Spark 这些，最近几年着实火了一把，但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂，就更懒得去折腾。在这一点上，果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面，但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了，但一直是只闻其名不见其实，今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法，Spark 是一个快速
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。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出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MapReduce的算法。
本页面记录spark相关知识点 # 1.spark介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出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MapReduce
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。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。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于博文http://shiyanjun.cn/archives/744.html翻译基础上进行优化、修改、补充注释和源码分析。如果翻译措辞或逻辑有误，欢迎批评指正。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析，包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容，让读者对 Spark 有更深入的了解。同时，本文还提供了实践案例，让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
JVM： JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理 现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。 以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分： Young： Eden：存放新生对象。 Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。 semi-Spaces：和Survivor做Copying collection。 Tenured：对象多次回收没有被清除，则移到该区块。 Pe
Spark是Apache的一个顶级项目，Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出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MapReduce的算法。
Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出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MapReduce的算法。 Spark 是一种与
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序（AST）一连串的运算指令（ADT）转化成数据结构存放在内存里，这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术，由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展，Hadoop 已经被广泛接受，不仅直接应用于数据计算，还发展出很多基于它的新数据库，比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群，为此，开发者实现了很多复杂
1.1.2 Spark生态 Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。 伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。 [插图] 图1-1 伯克利数据分析栈的结构 以下简要介绍BDAS的各个组成部分。 1. Spark Core Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、gro
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。
之前没听过也没了解过 HyperLogLog，通过翻译这篇文章正好简单学习下。欢迎指正错误~
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换（Transformation）和执行（Action）来表达的，前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系，后者指定输出的形式。 其中： □转换：是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集，是数据集的逻辑操作，并没有真正计算。 □执行：是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，Spark会根据A
RDD算子分类，大致可以分为两类，即： Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一：Transformation：转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例： scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程，基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她，数据的管理操作都要通过编写Java代码，运行Map-Reduce，那将是一件非常头疼的事。
该文介绍了计算模型在处理用户评分数据中的实用性和有效性。文章首先介绍了用户评分数据的特点，然后详细阐述了计算模型在处理用户评分数据中的重要作用。最后，文章探讨了如何通过计算模型来提高用户评分数据的处理效率。
1）原理： 计算能力调度器支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用 FIFO 调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对 同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的 比值(即比较空闲的队列)，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择， 同时考虑用户资源量限制和内存限制 2）优点： （1）计算能力保证。支持多个队列，某个作业可被提交到某一个队列中。每个队列会配置一定比例的计算资源，且所有提交到队列中的作业 共享该队列中的资源； （2）灵活性。空闲资源会被分配给那些未达到资源使用上限的队列，当某个未达到资源的队列需要资源时，一旦出现空闲资源资源，便会分配给他们； （3）支持优先级。队列支持作业优先级调度（默认是FIFO）； （4）多重租赁。综合考虑多种约束防止单个作业、用户或者队列独占队列或者集群中的资源； （5）基于资源的调度。支持资源密集型作业，允许作业使用的资源量高于默认值，进而可容纳不同资源需求的作业。不过，当前仅支持内存资源的调度。
一．Spark是什么 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题
Scala简介和安装 本篇文章为大家介绍以下Scala和Scala的安装以及IDE（eclipse）的使用，虽然这个基本环境没有什么技术含量，但是基本环境做不好，往后探讨再高深的东西，都是白扯，这里的所有Scala使用都是在window环境下的。 ----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 --------
如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题：
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
本文介绍了Reddit如何实现大规模浏览计数系统，该系统使用基于HyperLogLog的算法来估计用户的浏览量。首先介绍了HyperLogLog算法，然后描述了Reddit是如何利用Redis和Cassandra来实现这个系统的。
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。是一种对数据集形态的抽象，基于此抽象，使用者可以在集群中执行一系列计算，而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点，每一个步骤都需要落盘，使得不必要的开销很高。
作者 CDA 数据分析师 Spark这套速度极快的内存分析引擎与以往的大数据处理框架相比具有诸多优势，从而能够轻松地为大数据应用企业带来理想的投资回报。Spark项目将一系列创新型思维带入了大数据处理市场，并且表现出极为强劲的发展势头。近年来，CDA大数据团队针对Spark框架开展了广泛深入的研究，并融入到大数据分析师的培训课程中，整个课程体系变得更加完善，我们相信，随着整个团队的不断努力，我们的大数据分析师培训项目将日臻完美。 一、Spark的发展 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项
【编者按】Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。 Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但基于内存和迭代优化的设计，Spark 在某些工作负载表现更优秀。 在2014上半年，Spark开源生态系统得到了大幅增长，已成为大数据领域最活跃的开源项目之一，当下已活跃在Hortonworks、IBM、Cloudera、M
Spark并非完美无瑕，目前发展到了什么程度呢？我们来一起看看Spark的优劣之处吧。 可以读一读Panopoly带来的The Evolution of the Data Warehouse，也就是目前这些系统所面临的主要挑战。 如果你要寻求一种处理海量数据的解决方案，就会有很多可选项。选择哪一种取决于具体的用例和要对数据进行何种操作，可以从很多种数据处理框架中进行遴选。例如Apache的Samza、Storm和Spark等等。本文将重点介绍Spark的功能，Spark不但非常适合用来对数据进行批处理，也非
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
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