原文:2-Spark高級數據分析-第二章 用Scala和Spark進行數據分析

數據清洗時數據科學項目的第一步,往往也是最重要的一步。 本章主要做數據統計 總數 最大值 最小值 平均值 標准偏差 和判斷記錄匹配程度。 Spark編程模型 編寫Spark程序通常包括一系列相關步驟: . 在輸入數據集上定義一組轉換。 . 調用action,用以將轉換后的數據集保存到持久存儲上,或者把結果返回到驅動程序的本地內存。 . 運行本地計算,本地計算處理分布式計算的結果。本地計算有助於你 ...

2016-08-16 11:10 3 10985 推薦指數:

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3-Spark高級數據分析-第三 音樂推薦和Audioscrobbler數據

偏好是無法度量的。 相比其他的機器學習算法,推薦引擎的輸出更直觀,更容易理解。 接下來三主要講述Spark中主要的機器學習算法。其中一圍繞推薦引擎展開,主要介紹音樂推薦。在隨后的章節中我們先介紹Spark和MLib的實際應用,接着介紹一些機器學習的基本思想。 3.1 數據集 用戶 ...

Wed Aug 17 17:00:00 CST 2016 0 3064
spark]使用spark進行hbase數據分析

【題外話】 感覺自己很沮喪。我自己認為,我的內心很純凈。 廢話說了那么多,我想總結一下最近我學習spark的經驗。 最近使用spark做了一個數據分析的項目。 項目采用的基礎環境是:spark 1.6.0 hbase 0.98.17 hadoop2.5.2 項目的構建 ...

Fri Jul 01 18:25:00 CST 2016 0 5904
4-Spark高級數據分析-第四 用決策樹算法預測森林植被

預測是非常困難的,更別提預測未來。 4.1 回歸簡介 隨着現代機器學習和數據科學的出現,我們依舊把從“某些值”預測“另外某個值”的思想稱為回歸。回歸是預測一個數值型數量,比如大小、收入和溫度,而分類則指預測標號或類別,比如判斷郵件是否為“垃圾郵件”,拼圖游戲的圖案 ...

Fri Aug 19 19:49:00 CST 2016 0 4852
5-Spark高級數據分析-第五 基於K均值聚類的網絡流量異常檢測

據我們所知,有‘已知的已知’,有些事,我們知道我們知道;我們也知道,有 ‘已知的未知’,也就是說,有些事,我們現在知道我們不知道。但是,同樣存在‘不知的不知’——有些事,我們不知道我們不知道。 上一中分類和回歸都屬於監督學習。當目標值是未知時,需要使用非監督學習,非監督學習不會學習如何預測 ...

Thu Aug 25 01:14:00 CST 2016 0 1667
spark 數據分析數據清理

//清理格式不匹配的數據 //此代碼可以實現自動濾除掉無法轉化為double類型的數據 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import ...

Mon Apr 27 04:09:00 CST 2020 0 815
用Python進行數據分析-1

第一 准備工作 1.3 重要的python數據庫 Numpy:是python科學計算的基礎包,本書大部分內容都基於numpy以及構建於其上的庫功能如下: -快速高效的多維數組對象ndarray。 -用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數 -用於讀寫硬盤上基於數組的數據 ...

Wed Mar 14 03:35:00 CST 2018 0 1009
詳細解讀Spark數據分析引擎:Spark SQL

一、spark SQL:類似於Hive,是一種數據分析引擎 什么是spark SQL? spark SQL只能處理結構化數據 底層依賴RDD,把sql語句轉換成一個個RDD,運行在不同的worker上 特點: 1、容易集成:SQL語句 2、對不同的數據源提供統一的訪問方式 ...

Mon Mar 05 01:34:00 CST 2018 0 2303
用python進行數據分析(二:數據處理)

四、數據處理 (1)缺失值 查看缺失情況: 刪除缺失值: 利用sklearn替換缺失值。當缺失值為數值型數據時,可用利用均值來替換 利用pandas替換缺失值(常用) 一個實例(https://blog.csdn.net ...

Tue May 28 22:48:00 CST 2019 0 1736
 
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