用vue写了一个日历组件，在Firefox、Edge、Chrome以及360等浏览器极速模式中运行一切正常，如图： 但在IE和360等浏览器的兼容模式下却显示了模板，看起来像乱码一样，如图： 按F12...左思右想，突然灵光一闪，在ES5的函数声明中并不能为形参赋默认值，这种写法是ES6新增的，而IE是不兼容ES6的，那就把代码改一改，这里不再赋默认值，为了让方法可以正确执行而不报错，在调用这个方法的地方都强制传参就好了...`es6-promise`项目[github地址](https://github.com/stefanpenner/es6-promise) 现在，这个组件终于可以在IE上正常展示了！...最后，我们的项目是否需要兼容ES5需要您对您的用户有一个较为明确的认知，并不是所有项目都需要去做ES5兼容，毕竟因此会增加不少的工作量。...VUE： 1 / 1 vue在IE下无法正常工作，Promise未定义？
Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...毕竟这就是 Spark 的目的——处理单台机器无法容纳的数据。 Shuffle 是分区之间交换数据的过程。因此，当源分区和目标分区驻留在不同的计算机上时，数据行可以在工作节点之间移动。...Spark 不会在节点之间随机移动数据。Shuffle 是一项耗时的操作，因此只有在没有其他选择的情况下才会发生。...这个命名来自 MapReduce，与 Spark 的 map 和 reduce 操作没有直接关系。 各个 map 任务的结果都会保存在内存中，直到它们无法容纳为止。...df_repartitioned = df.repartition(2, "id") result_good = df_repartitioned.groupBy("id").count() 尽早过滤：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件
现实生活中有一些很好的例子： Oozie编排的工作流程每天运行并处理高达150 TB的数据以生成分析结果 bash管理的工作流程每天运行并处理高达8 TB的数据以生成分析结果 现在是2016年！...服务层对批处理视图进行索引，以便可以在低延迟的情况下进行点对点查询。速度层只处理最近的数据。任何传入的查询都必须通过合并来自批量视图和实时视图的结果来得到结果。...通常，我们需要解决一些主要的折衷： 完全重新计算与部分重新计算 在某些情况下，可以使用Bloom过滤器来避免完全重新计算 重算算法与增量算法 使用增量算法有很大的诱惑力，但根据指南我们必须使用重新计算算法...每一层都需要底层实现的特定功能，这可能有助于做出更好的选择并避免过度的决定： 批处理层：一次写入，批量读取多次 服务层：随机读取，不随机写入; 批量计算和批量写入 速度层：随机读取，随机写入; 增量计算...的酷博客文章 ” 在这种情况下，适当的实时视图应该包含以下hash标签和它们的统计信息（在我们的例子中仅为1，因为相应的hash标签只用了一次）： apache – 1 architecture –
但它们的缺陷在于没有解决数据分布式存储，数据仍然需要在主节点集中表示，分片后再传输给工作节点，不适用于大数据处理的场景。...另外，数据处理模型过于简单，即数据分片在工作节点处理后，结果收集回主节点，缺少一个象MapReduce那样通用的分布式数据编程模型。...相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...这种情况下，R Worker就不需要了。这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。
环境极其恶劣情况下： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql...{DataFrame, Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val sqlContext = new HiveContext...Spark是移动计算而不是移动数据的，所以由于其他节点挂了，所以任务在数据不在的节点，再进行拉取，由于极端情况下，环境恶劣，通过namenode知道数据所在节点位置，spark依旧会去有问题的节点fetch...{Base64, Bytes} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...这里需要注意的是，尽量少的直接用hiveSqlContext.sql（）直接输入sql的形式，因为这样还会走spark自己的解析器。需要调用RDD的DataFrame API会加快数据处理速度。
是 Spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。...Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的 RDD。...DataFrame：使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可以容纳各种数据类型。...在 Pipeline 里通常是被用来操作 DataFrame 数据并生产一个 Transformer。...如一个随机森林算法就是一个 Estimator，它可以调用fit（），通过训练特征数据而得到一个随机森林模型。
利用基因组变异和K均值预测地区种群 在Databricks Community Edition中，我们将基于ADAM数据使用Apache Spark演示K-Means分析基因变异。...准备 与大多数数据科学项目一样，有大量的准备工作需要首先完成。...这样会更有效地并行完成工作，因为panel过滤器被加载到内存中，并广播到所有的节点（即bPanel），这样包含基因型数据的镶嵌文件成为能进行下一步工作的文件。...下一步工作便是是创建一个特征向量和数据表框(DataFrame)来运行k-means聚类。...这已经在基因组变异分析中得到证明，它使用Apache Spark notebook 对ADAM数据进行K-Means分析，您可以在Databricks Community Edition运行。
它使得公司可以将所有数据存储在一个系统中，并对这些数据进行分析，而这种规模的大数据分析用传统解决方案是无法实现或实现起来代价巨大的。...容错：即使一些硬件或软件组件不能正常工作，Hadoop也能继续运行。 成本优化：Hadoop不需要昂贵的高端服务器，而且在没有商业许可证的情况下也可以正常工作。...因此对于大型文件而言，HDFS工作起来是非常有魅力的。但是，如果您需要存储大量具有随机读写访问权限的小文件，那么RDBMS和Apache HBASE等其他系统可能更好些。...如果您对相同的dataframe执行多个转换(例如创建一个新的数据集)，您可以通过调用dataframe上的cache()方法(例如Song s.cache())，告诉Spark在内存中存储它。...使用Oozie，您可以构建一个在Hadoop集群上执行的不同操作的工作流(例如HDFS命令、Spark应用程序、Hive查询、Sqoop导入等等)，然后为自动执行安排工作流。
1.2.1 陈述 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。 其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。...SVM处理非线性问题 ◆ 在很多情况下,数据集并不是线性可分的,譬如: 3.5 SVM的核函数 ◆ SVM虽然只能进行线性分类, 但是,可以通过引入核函数,将非线性的数据,转化为另一个空间中的线性可分数据...库，以更加方便的构建复杂的机器学习工作流式应用。...此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...Estimator 中文可以被翻译成评估器或适配器，在 Pipeline 里通常是被用来操作 DataFrame 数据并生产一个 Transformer，如一个随机森林算法就是一个 Estimator，
弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...RDD的另一个关键特性是不可变，也即是在实例化出来导入数据后，就无法更新了。...默认情况下，RDD是易逝对象，仅在需要的时候存在。 在它们被转化为新的RDD，并不被其他操作所依赖后，这些RDD就会被删除。...5.RDD谱系 Spark维护每个RDD的谱系，也就是获取这个RDD所需要的一系列转化操作的序列。 默认情况下，每个RDD都会重新计算整个谱系，除非调用了RDD持久化。...所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame，在sparkSQL部分会提及。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。
相信大家在实际工作中都遇到过数据重复的问题， 当然也就存在虑重的工作。 比如数据库中需要对同一个字段进行虑重， 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题， 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢？...利用布隆过滤器去解决。 利用Spark的distinct去解决。 1， 布隆过滤器 原理 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。 缺点 但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。...另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素. 我们很容易想到把位数组变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加 1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全地删除元素并非如此简单。...首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。 这里只是简单做个介绍， 有兴趣的盆友可以参考：更多布隆过滤器简介。
随机抽样 分层抽样 权重抽样 SMOT 过采样 欠采样 spark 数据采样 是均匀分布的嘛？...简单抽样一般分为： RandomSampling - 随机采样 StratifiedSampling - 分层采样 WeightedSampling - 权重采样 计算逻辑 随机采样 系统随机从数据集中采集样本...rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名 import spark.implicits._ val testDF...import spark.implicits._ case class Coltest … … val testDS = testDF.as[Coltest] 特别注意： 在使用一些特殊操作时，一定要加上...import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用 今天学习了一招，发现DataFrame 转换为DataSet 时候比较讨厌，居然需要动态写个case class 其实不需要
2）速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用...3）parquet的压缩技术非常稳定出色，在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作（例如会导致lost task，lost executor）但是此时如果使用parquet就可以正常的完成...4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的...IO和内存的占用，（下推过滤器）。...5）spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet
1.2.1 陈述 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。 [1240] 其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。...1240] 3.4 SVM处理非线性问题 ◆ 在很多情况下,数据集并不是线性可分的,譬如: [1240] 3.5 SVM的核函数 ◆ SVM虽然只能进行线性分类, 但是,可以通过引入核函数,将非线性的数据...此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...DataFrame支持许多基本和结构化类型, 除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可以使用ML Vector类型。...Estimator 中文可以被翻译成评估器或适配器，在 Pipeline 里通常是被用来操作 DataFrame 数据并生产一个 Transformer，如一个随机森林算法就是一个 Estimator，
在没有官方 PB 排序对比的情况下，首次将 Spark 推到了 IPB 数据(十万亿条记录) 的排序，在使用 190 个节点的情况下，工作负载在 4 小时内完成， 同样远超雅虎之前使用 3800 台主机耗时...容错 SparkStreaming 在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。 易整合到 Spark 体系 流式处理与批处理和交互式查询相结合。 1....task在运行过程中会突然报出OOM，反复执行几次都在某一个task报出OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。...但是spark也有劣势，由于spark基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候，在没有进行调优的情况下，可能会出现各种各样的问题，比如OOM内存溢出等情况，导致spark程序可能无法运行起来...注：Master切换需要注意2点： 1、在Master切换的过程中，所有的已经在运行的程序皆正常运行！
在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。 在执行效率上性能也明显优于MapReduce。...实际上Spark的mmlib解决的是一种数据集很大的场景，这时候Spark提供了cluster模式来处理巨大数据集。这时候Pandas可能因为内存不足而无法胜任。...比如说Spark dataframes有个toPandas()方法返回pandas dataframe。...2.2 mmlbi和spark.ml Spark除了mmlib，还有一个叫spark.ml mmlib专注于RDD和DataFrame的API 三、实战mmlib 我们来实战下mmlib如何使用 3.1....tgz mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 /usr/local/spark #接着把spark的工作目录加入到PATH中 export PATH=$PATH:/usr/local
并且将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，在最开始的版本1.0中，其中DataFrame = RDD + Schema信息。...Spark 2.x发布时，将Dataset和DataFrame统一为一套API，以Dataset数据结构为主，其中DataFrame = Dataset[Row]。...Optimizer使用Optimization Rules，将绑定的逻辑计划进行合并、列裁剪和过滤器下推等优化工作后生成优化的逻辑计划。...Spark SQL优化 在聊SparkSQL优化前，我们需要知道: 《 SparkSQL的3种Join实现》 《SparkSQL在字节跳动的应用实践和优化实战》 在Spark3.0之前，我们经常做的优化包括...比如上面的 SQL 查询，假设 t2 表 t2.id < 2 过滤出来的数据比较少，但是由于之前版本的 Spark 无法进行动态计算代价，所以可能会导致 t1 表扫描出大量无效的数据。
在Spark生态圈当中，MLlib组件，作为机器学习库而存在，在大数据分析、数据挖掘等数据处理操作上，提供重要的支持。学习Spark，对于MLlib组件的学习，也可以有相应程度的掌握。...spark.ml包含基于DataFrame的机器学习算法API，可以用来构建机器学习工作流Pipeline，推荐使用。...六、回归模型 Mllib支持常见的回归模型，如线性回归，广义线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升树回归，生存回归，保序回归。...这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。...Mllib支持网格搜索方法进行超参调优，相关函数在spark.ml.tunning模块中。 关于大数据开发学习，Spark MLlib组件学习入门，以上就为大家做了大致的介绍了。
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