本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 ? 你不是一个数据科学家。...有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。...这种方法基本适用于所有需要比较两串数据的情况。“合适程度”表明“你是否喜欢”，或者说新算法是否达到了“优于”旧算法的目的。 分类算法 你的属性是什么？...客户细分是一个常见的应用，不同的客户有不一样的喜好特点，比如可以把客户分成信用组、保留风险组或购买组（对于新鲜农产品或熟食），但是也有可能要根据已有数据进行诈骗识别的分类。...好吧，具体选用哪一种算法是考虑数学背景、实验过程和已知数据等各种因素的综合结果。记住，这些算法都只是你分析问题的工具而已，也有可能使用这些算法之后得到的是没有用的结果。
Spark - ML Tuning 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和...pipeline，内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数； 目录： 模型选择，也就是调参； 交叉验证； 训练集、验证集划分； 模型选择（调参） 机器学习的一个重要工作就是模型选择...列表：用于搜索的参数空间； Evaluator：衡量模型在集外测试集上表现的方法； 这些工具工作方式如下： 分割数据到训练集和测试集； 对每一组训练&测试数据，应用所有参数空间中的可选参数组合： 对每一组参数组合...，使用其设置到算法上，得到对应的model，并验证该model的性能； 选择得到最好性能的模型使用的参数组合； Evaluator针对回归问题可以是RegressionEvaluator，针对二分数据可以是...，假设trainRatio=0.75，那么数据集的75%作为训练集，25%用于验证； 与CrossValidator类似的是，TrainValidationSplit最终也会使用最佳参数和全部数据来训练一个预测器
前言 众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。...在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table，大表则称为...满足什么条件的表才能被广播 如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...最终会调用broadcastSide broadcastSide(buildLeft, buildRight, left, right) } 除了通过上述表的大小满足一定条件之外，我们也可以通过直接在Spark...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle
那Catalyst是依据什么样的规则来选择join策略的？本文来简单补个漏。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...，说明单个分区的数据量足够小，可以安全地构造本地HashMap。...重要的话再说一次，策略的选择会按照效率从高到低的优先级来排。...若上述情况全部不满足，最后的方案是选择两个表中数据量较小的那个广播，即回到Broadcast nested loop join策略。可以预见，这两种情况的效率都是非常低的，要尽量避免。
为何要单独一个博文来记录读取数据呢？我觉得读数据很重要，涉及到不同格式的数据，各式各样的情况，故而记之。...注意：以python语言为工具 读csv格式的 本数据有３列 # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark import SparkContext sc = SparkContext...("local[2]", "First Spark App") # we take the raw data in CSV format and convert it into a set of records
Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...读取单个文件 val rdd = sc.textFile("File1") 读取多个文件 val rdd = sc.textFile("File1,File2") 读取一个文件夹,目标文件夹为code，也就是说spark...sc.textFile("/home/work/code/*/*") 在指定目录下读取文件名以part-开头的文件 val rdd = sc.textFile("/home/work/code/part-*.txt") Spark...读取数据库HBase的数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop 输入格式访问 HBase...conf = HBaseConfiguration.create() conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "tablename") //确定要扫描HBase数据库的哪张表
如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...方案实现思路： 此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的...此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。...我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。...比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。
hashjoin join是作为业务开发绕不开的SQL话题，无论是传统的数据库join，还是大数据里的join。...SortMergeJoin 上面两张情况都是小表本身适合放入内存或者中表经过分区治理后适合放入内存，来完成本地化hashedjoin，小表数据放在内存中，很奢侈的，所以经常会遇到join，就oom。...对于单个分区节点两个表的数据，分别进行按照key排序。 对排好序的两张分区表数据执行join操作。join操作很简单，分别遍历两个有序序列，碰到相同join key就merge输出，否则取更小一边。...Spark 3.1以后的spark版本对sortmergejoin又进一步优化了。...Spark SQL的join方式选择 假如用户使用Spark SQL的适合用了hints，那Spark会先采用Hints提示的join方式。
导入依赖 org.apache.spark spark-sql...执行Jar 使用IDEA可以直接在控制台查看查询的数据，我们也可以将Java打包成Jar，通过spark-submit执行 这里要带上驱动路径，不然会报错找不到MySQL的驱动 ..../spark-submit --class 'package.SparkMySQL' --jar /mysql-connection.jar /SparkMySQL.jar 2>&1 写入MySQL 和读取数据库有很大的不同...> rdd等等，我这里选择 List。该List存储的是每一行的值，structFields变量存储值对应的字段。...mode方法指的是操作方式，append会在现在的数据基础上拼接，overwrite则会覆盖，并改变表的结构。
Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。...例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark...数据倾斜的表现： Spark作业的大部分task都执行迅速，只有有限的几个task执行的非常慢，此时可能出现了数据倾斜，作业可以运行，但是运行得非常慢； Spark作业的大部分task都执行迅速，但是有的...预聚合原始数据 1. 避免shuffle过程 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。...过滤 如果在Spark作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key对应的数据，这样，在Spark作业中就不会发生数据倾斜了。 2.
在大数据计算引擎当中，Spark不能忽视的一个重要技术框架，Spark继承了Hadoop MapReduce的优势，同时实现了计算效率的提升，满足更加实时性的数据处理需求。...apache-spark-core-28-638.jpg 本质上，RDD 是 Spark 用于对分布式数据进行抽象的数据模型。这种数据模型用于囊括、封装所有内存中和磁盘中的分布式数据实体。...Spark SQL： Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。...9.jpg Mesos： 它的设计初衷是作为整个数据中心的一个可拓展的全局资源管理器，而在Spark当中，可以选择独立运行的Standalone 模式，也可以构建于 Yarn 或 Mesos 之上，由它们提供资源管理...Spark在大数据领域当中，占据着明显的市场规模，而学习大数据，Spark及其生态圈，是需要掌握的重点内容，需加以重视。
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。...1.0| |[1.0,0.0,12.0,0.0]| 0.0| |[0.0,1.0,15.0,1.0]| 0.0| +------------------+-----+ ChiSqSelector 这个选择器支持基于卡方检验的特征选择...因此这个选择器就可以理解为，再计算卡方的值，最后按照这个值排序，选择我们想要的个数的特征。...参考 1 Spark特征处理 2 Spark官方文档 3 如何优化逻辑回归 4 数据挖掘中的VI和WOE 5 Spark卡方选择器 6 卡方分布 7 皮尔逊卡方检验 8 卡方检验原理
Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。...今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。 1328642_12dc_4.jpg 从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。...Spark批处理模式 与MapReduce不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互，所有中间态的处理结果均存储在内存中。...为此Spark可创建代表所需执行的全部操作，需要操作的数据，以及操作和数据之间关系的Directed Acyclic Graph（有向无环图），即DAG，借此处理器可以对任务进行更智能的协调。...Spark在数据处理上，兼具批处理和流处理的能力，对于大部分企业需求来说，这就足够使用了。这也是Spark现在的市场地位的由来，甚至相比于真正的实时流处理引擎Storm显得更受到青睐。
Spark，当前大数据领域最活跃的开源项目。好几个人想让我写写Spark了，说实话我觉得对Spark来说有点难写。Spark的论文我倒多半读过，但是Spark的系统就没怎么用过了。...但是毫无疑问，Spark是迄今为止由学校主导的最为成功的开源大数据项目，几乎很难再有之二了。那么撇开这一个所谓的创新性我们来看看Spark为什么会那么成功。...现在自然更不用说，自从大数据以来就做百变金刚天天换技术的IBM最后终于把自己的未来绑在了Spark的战车上，算得上是一个很好的例子。 Spark团队在商业上布局很少犯错误。...在Spark上面再搭一个东西做SQL on Hadoop还是说要把SQL做进Spark里面去，这个选择，我一直以来都认为SQL应该做进其他东西里面去做为一个component，这才是BigData Analytics...不得不说，这是Spark团队在关键时候做了一次非常重要而正确的历史选择。如果当初继续做Shark，我想可能是另外一个局面了。
由于做数据库备份的时候，一个库中占大头的都是数据量巨大的log日志表，这些表没有必要导出，解决方案如下： # 1.导出库中除了日志表之外的表和数据 [root@summer mysql]# cat...bak_etltest1000.sh # 同步除了那些表之外的表和数据 #mysqldump -h192.168.0.10 -P3306 -uroot --no-create-db -phadoop
Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。...Spark SQL 支持多种数据源，比 如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。 Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。...image.png 1.3 Spark 的用户和用途 我们大致把 Spark 的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。也就对应的有两种人群：数据科学家和工程师。...数据处理应用 工程师定义为使用 Spark 开发生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接 Spark 的 API 实现对处理的处理和转换等任务。...，我们选择最具代表性的 Standalone集群部署模式。
Spark 是 2010 年由 UC Berkeley AMPLab 开源的一款 基于内存的分布式计算框架，2013 年被Apache 基金会接管，是当前大数据领域最为活跃的开源项目之一（http://...Spark 在 MapReduce 计算框架的基础上，支持计算对象数据可以直接缓存到内存中，大大提高了整体计算效率。特别适合于数据挖掘与机器学习等需要反复迭代计算的场景。...二 特性 高效：Spark提供 Cache 机制，支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，基于Spark 的内存计算比 Hadoop MapReduce 快100倍。...易用：Spark提供 20 多种数据集操作类型，并支持使用 Python 和 Scala 脚本开发应用。...Spark Streaming: 用于流式计算。 MLlib：用于机器学习（聚类、协同过滤等）。 Spark SQL：用于处理结构化数据。 GraphX：用于图和图并行计算的API。
Spark SQL（SchemaRDD -> DataFrame -> Dataset)，所以SparkSQL天然无缝集成Hive，可以加载Hive表数据进行分析。...本质就是：读取Hive框架元数据MetaStore，此处启动Hive MetaStore服务即可。...的conf目录，此时任意机器启动应用都可以访问Hive表数据。...代码中集成Hive 在IDEA中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项，首先添加MAVEN依赖包： <...//查看有哪些表 spark.sql("show tables").show() //查询数据 spark.sql("select *
数据输入源 Spark Streaming中的数据来源主要是 系统文件源 套接字流 RDD对列流 高级数据源Kafka 文件流 交互式环境下执行 # 创建文件存放的目录 cd /usr/loca/spark...conn.send("I love hadoop I love spark hadoop is good spark is fast".encode()) # 打印正在传输的数据 conn.close...、NoSQL数据库、流处理系统等）可以统一接入到Kafka，实现和Hadoop各个组件之间的不同类型数据的实现高效交换 信息传递的枢纽，主要功能是： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 同时满足在线实时处理和批量离线处理...不同的topic消息分开存储 用户不必关心数据存放位置，只需要指定消息的topic即可产生或者消费数据 partition：每个topic分布在一个或者多个分区上 Producer：生产者，负责发布消息...spark配置文件 cd /usr/local/spark/conf vim spark-env.sh kafka数据源 # kafkaWordCount.py from __future__ import
他们需要一套新的数据处理模型。在今天，能够满足上文提到的需求而引起了业界人士浓厚兴趣与广泛的支持的一项重要的新技术，就是Apache Spark。...从能源产业到金融行业，Spark凭借其高效性与多功能性已经成为当今大数据处理栈中的关键部分。 Spark是一个比MapReduce更加灵活的开源且通用的计算框架。...图片来源：Apache Spark，使用已经过授权。 其中Spark的一些特性包括： 它利用分布式内存进行计算。 它支持完整的用有向无环图（DAG）来展示数据的并行计算。 它可以提高开发人员的经验。...Spark为各种不同的用户提供着便利：信息技术开发人员可以受益于Spark支持各种流行的开发语言，例如Java、Python、R语言；而数据科学家可以在Spark支持的机器学习（ML）库中获得研究便利。...正如Spark拥有强大的特性，简而言之，这也意味着它的复杂性。因此，为了获得最佳性能的Spark，它需要成为一个更广泛的Hadoop基础数据管理平台的重要组成部分。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
