Spark MLib 在Spark下進行機器學習,必然無法離開其提供的MLlib框架,所以接下來我們將以本框架為基礎進行實際的講解。首先我們需要了解其中最基本的結構類型,即轉換器、估計器、評估器和流水線。 graph LR A[轉換器] --> B(估計器) B --> C ...
. 概括統計 summary statistics MLlib支持RDD Vector 列式的概括統計,它通過調用Statistics的colStats方法實現。 colStats返回一個MultivariateStatisticalSummary對象,這個對象包含列式的最大值 最小值 均值 方差等等。 import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector im ...
2016-06-02 19:10 0 1898 推薦指數:
Spark MLib 在Spark下進行機器學習,必然無法離開其提供的MLlib框架,所以接下來我們將以本框架為基礎進行實際的講解。首先我們需要了解其中最基本的結構類型,即轉換器、估計器、評估器和流水線。 graph LR A[轉換器] --> B(估計器) B --> C ...
Spark作為一門新推出來大數據技術,成長迅速,前景可期。Spark是對Hadoop MapReduce的補充。隨着硬件設備的降價,企業對內存計算需求越來越旺盛,基於內存運算的Spark, 已更好地適用於數據挖掘與機器學習等運算上。Spark 使用Scala 語言實現,Scala可以像操作本地集合 ...
spark streaming 學習: spark streaming 與strom 的區別: Spark Streaming 與strom 的區別: 1、Strom是純實時的流式處理框架,SparkStreaming 是准實時處理框架(微批處理),因為微批處理 ...
利用python來操作spark的詞頻統計,現將過程分享如下: 1.新建項目:(這里是在已有的項目中創建的,可單獨創建wordcount項目) ①新建txt文件: wordcount.txt (文件內容: 跟詞頻統計(一)中文件一致) ②創建py文件: word.py 打印 ...
對本站分享的統計方法的匯總連接,方便查看。 1. 統計基礎 基礎之所以是基礎,不是因為簡單,是因為重要,在哪都可以用到。 1.1 兩類錯誤 1.2 假設檢驗 - 參數檢驗 非參數檢驗 - 置信區間 1.3 方差齊性 1.4 統計基礎解釋 1.5 統計基礎 標准誤 ...
利用Linux系統中安裝的spark來統計: 1.選擇目錄,並創建一個存放文本的目錄,將要處理的文本保存在該目錄下以供查找操作: ① cd /usr/local ②mkdir mycode ③ cd mycode ④查看當前新目錄: ll ⑤新建文本: vim ...
spark經典之單詞統計 准備數據 既然要統計單詞我們就需要一個包含一定數量的文本,我們這里選擇了英文原著《GoneWithTheWind》(《飄》)的文本來做一個數據統計,看看文章中各個單詞出現頻次如何。為了便於大家下載文本。可以到GitHub上下載文本以及對應的代碼。我將文本放在 ...
目錄 基礎 概述 分工 作業提交流程 Executor 共享變量 B ...