1 项目总体概况 2 数据集概述 数据集 3 数据预处理 4 文本特征提取 官方文档介绍 提取，转换和选择特征 本节介绍了使用特征的算法，大致分为以下几组： 提取：从“原始”数据中提取特征...术语频率TF（t，d）是术语t出现在文档d中的次数，而文档频率DF（t，D）是包含术语的文档数T 如果我们仅使用术语频率来衡量重要性，那么过分强调经常出现但很少提供有关文档的信息的术语非常容易，例如：...如果术语在语料库中经常出现，则表示它不包含有关特定文档的特殊信息。 反向文档频率是术语提供的信息量的数字度量： 其中| D |是语料库中的文档总数。...在文本处理中，“一组术语”可能是一些单词。HashingTF利用散列技巧。通过应用散列函数将原始特征映射到索引（术语）。这里使用的哈希函数是MurmurHash 3.然后，基于映射的索引计算术语频率。...为了减少冲突的可能性，我们可以增加目标特征维度，即哈希表的桶的数量。由于散列值的简单模数用于确定向量索引，因此建议使用2的幂作为要素维度，否则要素将不会均匀映射到向量索引。
1 项目总体概况 2 数据集概述 数据集 [1240] 3 数据预处理 [1240] 4 文本特征提取 官方文档介绍 [1240] 提取，转换和选择特征 本节介绍了使用特征的算法，大致分为以下几组：...术语频率TF（t，d）是术语t出现在文档d中的次数，而文档频率DF（t，D）是包含术语的文档数T 如果我们仅使用术语频率来衡量重要性，那么过分强调经常出现但很少提供有关文档的信息的术语非常容易，例如：...如果术语在语料库中经常出现，则表示它不包含有关特定文档的特殊信息。 反向文档频率是术语提供的信息量的数字度量： [1240] 其中| D |是语料库中的文档总数。...在文本处理中，“一组术语”可能是一些单词。HashingTF利用散列技巧。通过应用散列函数将原始特征映射到索引（术语）。这里使用的哈希函数是MurmurHash 3.然后，基于映射的索引计算术语频率。...为了减少冲突的可能性，我们可以增加目标特征维度，即哈希表的桶的数量。由于散列值的简单模数用于确定向量索引，因此建议使用2的幂作为要素维度，否则要素将不会均匀映射到向量索引。
(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...处理缺失数据(null/NaN)：使用na()对象来处理缺失数据，其中包括删除、替换、填充以及查询缺失记录等操作。尤其是在数据集未经过充分清洗之前，使用正确的处理方式避免出现异常情况。...：波士顿房价数据集相对比较干净，但在实际应用中可能会出现缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗或处理。...模型调优：在模型调优时需要注意过拟合和欠拟合问题，另外通过并行化训练、优化内存使用等手段提高Spark训练模型的效率。
这个装填因子决定了在什么时候对散列表进行再散列。 散列表可以实现几个重要的数据结构，其中最简单的是set类型。set是没有重复元素的元素集合。...，并且将它们添加到散列集中，然后遍历散列集中的不同单词，最后打印出单词的数量，单词以随机的顺序出现。...排序是按照树结构来实现的（在这里使用的是红黑树red-black tree），每次讲一个数据添加到树中，都被放置在正确的排序位置上，因此，迭代器总是以排好序的顺序访问每个元素。...Java类库为映射表提供了两个通用的实现：HashMap和TreeMap，这两个类都实现了Map接口。 散列映射表对键进行散列，树映射表用键的整体顺序对元素进行排序，并将其组织成搜索树。...散列或比较函数只能作用于键。与键关联的值不能进行散列或比较。 与集一样，散列稍微快一些，如果不需要按照排列顺序访问键，就最好选用散列。 每当往映射表中添加对象的时候，必须同时提供一个键。
此外，Hive的分区策略需要在创建表时进行设置，如果数据分布出现变化，需要重新设置分区策略。...Spark虽然实际数据处理主要发生在内存中，但是Spark使用的是存储在HDFS上的数据来作为输入和输出，任务的调度执行会使用大量的 I/O，存在性能瓶颈。...在处理包含一年数据的大型数据集（比如1TB以上）时，可能会将数据分成几千个Spark分区来进行处理。...按列重新分区使用HashPartitioner，将具有相同值的数据，分发给同一个分区，实际上，它将执行以下操作： 但是，这种方法只有在每个分区键都可以安全的写入到一个文件时才有效。...这里面所做的事情，就是获取关键元组的散列，然后使用目标数量的Spark分区获取它的mod。
如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 用统计学语言表达，就是在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。...除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现的符号解释： TF(t,d)：表示文档d中单词t出现的频率 DF(t,D):文档集D中包含单词t的文档总数。...通过应用hash函数将原始特征映射到index。这里是有的hash算法是MurmurHash3. 然后根据映射的index计算词频。...为了减少hash冲突，可以增加目标特征的维度，例如hashtable的桶的数目。由于使用简单的模来将散列函数转换为列索引，所以建议使用2的幂作为特征维度，否则特征将不会均匀地映射到列。
Spark 机器学习库的产生背景 传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。...但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...HashingTF使用散列技巧。通过应用散列函数将原始要素映射到索引，然后基于映射的索引来计算项频率。 IDF : 此方法计算逆文档频率。...GaussianMixture：这个方法使用k个未知的高斯分布参数来剖析数据集。使用期望最大化算法，通过最大化对数似然函数来找到高斯参数。...借助于Pipeline，在Spark上进行机器学习的数据流向更加清晰，同时每一个stage的任务也更加明了，因此，无论是在模型的预测使用上、还是模型后续的改进优化上，都变得更加容易。 ?
为什么要使用Apache Spark 在我们学习一个新工具之前，需要先了解一下这门技术出现的意义、应用的场景、与同类工具相比的优缺点等等，这样子才能更加条理地去学习它，也更加容易掌握。...前者对数据的key进行散列分区，后者则是按key的排序均匀分区，绝大部分情况下HashPartitioner都可以满足需求，但有的时候分区数据量会不均匀，而RangePartitioner则尽量保证每个分区的数据量均匀...： 转换操作，它把一个RDD中的所有数据通过一个函数映射成了一个新的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。..."，使用了新产生的RDD来记录计算逻辑，这样就把作用在RDD上的所有计算逻辑串联起来，形成一个链条，当遇上RDD的动作操作时，Spark就会从计算链条的最后一个RDD开始，依次从上一个RDD获取数据并执行计算逻辑...，DataSet提供了详细的结构信息和每列的数据类型，这可以让SparkSQL知道数据集中包含了哪些列，这样子的结构让DataSet API的执行效率更高。
我们首先看下散列表的相关知识： 散列表 理想状态下，散列表就是一个包含关键字的固定大小的数组，通过使用散列函数，将关键字映射到数组的不同位置。...下面是理想散列表的一个示意图： 在理想状态下，哈希函数可以将关键字均匀的分散到数组的不同位置，不会出现两个关键字散列值相同（假设关键字数量小于数组的大小）的情况。...但是在实际使用中，经常会出现多个关键字散列值相同的情况（被映射到数组的同一个位置），我们将这种情况称为散列冲突。...我们知道 Map 是一种 key-value 形式的数据结构，所以在散列数组中存储的元素也是 key-value 的形式。...每个线程访问数据库都应当是一个独立的Session会话，如果多个线程共享同一个Session会话，有可能其他线程关闭连接了，当前线程再执行提交时就会出现会话已关闭的异常，导致系统异常。
键 还介绍了其他需要注意的特性，即HashMap不保证Map的顺序(为基本操作get、put提供了稳定的时间性能，它假定散列函数将元素适当地分散到各个bucket中)、基本的数据结构等。...值都只会被散列到数组的偶数标位置上，这便浪费了近一半的空间。...因此，length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。...transient SetMap.Entry> entrySet; 此map中包含的映射的Set视图，通过entrySet()获得。...快速迭代器在最大努力的基础上抛出ConcurrentModificationException。因此，期望依赖于这个异常编写正确的程序是不恰当的:迭代器的快速失败行为应该只用于检测bug。
RDD（Resilient Distributed Datasets）即弹性分布式数据集，从名字说起： 弹性 当计算过程中内存不足时可刷写到磁盘等外存上，可与外存做灵活的数据交换； RDD 使用了一种“...血统”的容错机制，在结构更新和丢失后可随时根据血统进行数据模型的重建； 分布式 就是可以分布在多台机器上进行并行计算； 数据集 一组只读的、可分区的分布式数据集合，集合内包含了多个分区。...它的属性用来描述当前数据集的状态，数据集由数据的分区（partition）组成，并由（block）映射成真实数据。...但事实上 RDD 只是数据集的抽象，分区内部并不会存储具体的数据。...Hash 是以 Key 作为分区条件的散列分布，分区数据不连续，极端情况也可能散列到少数几个分区上导致数据不均等；Range 按 Key 的排序平衡分布，分区内数据连续，大小也相对均等。
（元素）；Map 是一种键-值映射表，当我们调用 put(K key, V value) 方法时，就把 key 和 value 做了映射并放入 Map 。...允不允许 null 值： HashTable 中，key 和 value 都不允许出现 null值，否则会抛出NullPointerException 异常。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。...简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。所有散列函数都有如下一个基本特性：根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。...但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出的散列值相同的现象叫做碰撞。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
如果要在一个 HashMap 实例中存储许多映射，则创建具有足够大容量的映射将比让它根据需要执行自动重新散列以增加表来更有效地存储映射。...这通常通过在自然封装映射的某个对象上同步来完成.如果不存在这样的对象，则应使用 Collections.synchronizedMap 方法“包装”Map。...由于该表使用二次幂掩码，因此仅在当前掩码之上位变化的散列集将始终发生冲突。 （已知的例子是在小表中保存连续整数的 Float 键集。）因此，我们应用了一种变换，将高位的影响向下传播。...因为许多常见的散列集已经合理分布（所以不要从传播中受益），并且因为我们使用树来处理 bin 中的大量冲突，我们只是以最便宜的方式对一些移位的位进行异或，以减少系统损失，以及合并最高位的影响，否则由于表边界...HashMap 中的映射数量或以其他方式修改其内部结构（例如，重新散列）的那些。
哈希函数 哈希函数又称为散列函数，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...假设输出值域为S，哈希函数的性质如下： 典型的哈希函数都有无限的输入值域 当哈希函数输入一致时，输出必相同 当哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样，由于输入域远大于值域 （重要）很多的不同输入所得的输出值会均匀的分布在...S上（但不是绝对均匀） 最后一个性质对于一个优秀的哈希函数是非常重要的，并且这种均匀与数据的输入规律无关。...而计算散列地址的方法有很多种，通常我们使用的是除留余数法，也就是说使用哈希函数对关键字得到的输出值对散列表长度取余得到的余数即为散列地址。
其中Map对应数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间，Reduce则对中间结果中相同的键的所有值进行规约，以得到最终结果。...Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 Spark将数据抽象为RDD（弹性分布式数据集...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。...，若关键码相等，则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(HashTable)(或者称散列表) 例如：数据集合{1，7，6，4，5...实际上，散列表的平均查找长度是载荷因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 对于开放定址法, 荷载因子是特别重要因素，应严格限制在0.7-0.8以下。...5.6 冲突-解决 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 5.7 冲突-解决-闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key...插入: 通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置 如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突，使用线性探测找到下一个空位置，插入新元素 采用闭散列处理哈希冲突时，
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用
通常，我们知道某些键的信息，并想要查找与之对应的元素。映射（map）数据结构就是为此而设计的。映射用来存放键/值对。如果提供了键，就能够查找到值。它们之间是一一对应关系。...1.基本映射操作： Java类库为映射提供了两个通用的实现：HashMap和TreeMap，这两个类都实现了Map接口 散列映射(HashMap)对键进行散列，树映射（TreeMap）用键的整体顺序对元素进行排序...散列或比较函数只能作用于键。...与键关联的值不不能进行散列或比较 与集一样，散列映射比树映射稍微快一些，所以在不需要按照排列顺序访问键的时候，最好选用散列映射 OP->>要进行键值存储，必须使用put方法 OP->>要进行键值访问，必须使用...) 用给定的容量和装填因子构造一个空散列映射（装填因子是一个0.0~1.0之间的一个数值。
为了避免重新计算，在多次使用它们时，必须明确缓存它们（参见 Spark Programming Guide）。GraphX 中的图形表现方式相同。...这涉及每次迭代实现（缓存和强制）图形或 RDD ，取消所有其他数据集，并且仅在将来的迭代中使用实例化数据集。然而，由于图形由多个 RDD 组成，所以很难将它们正确地分开。...此外， VertexRDD[A] 表示一组顶点，每个顶点的属性类型A。在内部，这是通过将顶点属性存储在可重用的散列图数据结构中来实现的。...因此，如果两个 VertexRDD 派生自相同的基础 VertexRDD（例如：filter或 mapValues），则可以在不使用散列评估的情况下连续连接。...GraphX包含ConnectedComponents object 中算法的实现，我们从 PageRank 部分 计算示例社交网络数据集的连接组件如下： import org.apache.spark.graphx.GraphLoader
relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...•style：映射不同的散点形状，圆形、三角形、十字等，容易想到ax.plot()里的标记字符fmt；•palette：调色板，指定hue的颜色映射用；•size：映射散点的大小；•sizes：控制散点大小的范围...：是否使用逻辑回归；•marker：散点的标记字符；•color：控制散点和回归线的颜色； regplot()进行非线性回归的代码如下，主要是改了order参数，示例数据建的是一个y=x^3的数据集。...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类
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