下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在中的default partition number只有2个，在创建topic的时候，没有制定专门的partitionnumber，所以采用了defaultpartition number...可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。 Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...2.2 标签数据(Labeled point) 与标签/响应相关联的局部矢量，密集或稀疏 在MLlib中，用于监督学习算法。...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式 2.5.1...RDD ◆ RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是Spark中结构最简单,也是最常用的一类数据集形 式。
从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。 Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...2.2 标签数据(Labeled point) 与标签/响应相关联的局部矢量，密集或稀疏 在MLlib中，用于监督学习算法。...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式...2.5.1 RDD ◆ RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是Spark中结构最简单,也是最常用的一类数据集形 式。
原来项目中oracle数据库一直是US7ASCII，我新项目对接的时候，查询以及插入中文，出现乱码问题。...password",password); Db.use("oracle").save("user", r); renderJson(); } 也就是说，当读取的时候，从数据中得到中文字符...，然后以iso-8859-1 encode，再以gbk decode来正确显示中文， 当写入的时候，需要将中文字符 以gbk encode，再以iso-8859-1 decode，写入数据库。
对于二分类，一个标签应该要么是0要么是1.对于多分类，标签应该零开始的索引：0，1,2,3,4 带标签的向量类在Spark Mllib中，叫做labeledPoint。...在实际生产中训练数据是稀疏数据很常见。...Mllib支持密集矩阵，其输入值按照列column-major顺序存储在单个double数组中。稀疏矩阵是其非零值按照column-major顺序以压缩稀疏列（CSC）格式存储。...用工厂方法来创建本地矩阵。请记住，Mllib中的本地矩阵按照column-major的顺序存储。 import org.apache.spark.mllib.linalg....一个 IndexedRowMatrix 可以从创建RDD[IndexedRow]。例如，在 IndexedRow中存储格式是(Long, Vector)。
利用Spark MLIB实现电影推荐 源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigData Spark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（...Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包 •spark.mllib包含基于RDD的原始算法API。...这种方式给我们提供了更灵活的方法，更符合机器学习过程的特点，也更容易从其他语言迁移。Spark官方推荐使用spark.ml。...(也归一化了[i,j]和[j,i] 数据集 电影：电影id 、电影名、类型 ? 评分：用户id 、电影id 、评分、时间戳 ?...//矩阵最为密集的部分 val mostRatedMovieIds = ratings.map(_._2.product) .countByValue() .
在Spark2.0以后的版本中，将继续向DataFrames的API添加新功能以缩小与RDD的API差异。 当两种接口之间达到特征相同时（初步估计为Spark2.3），基于RDD的API将被废弃。...3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。 相关性计算是：输入向量数据、输出相关性矩阵. [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异 稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(向量大小，序号，值) 序号从.../examples/ml/CorrelationExample.scala" 注:可以在git(git clone git://github.com/apache/spark.git)中获取，或者直接下载的...spark.ml目前提供了Pearson卡方测试来验证独立性。 卡方检验是对每个特征和标签进行Pearson独立测试，对于每个特征值，都会通过(特征、标签)“数据对”进行卡方计算形成结果矩阵。
安装JAVA 确保在系统中安装了JAVA。...转换 在Spark中，数据结构是不可变的。这意味着一旦创建它们就不能更改。但是如果我们不能改变它，我们该如何使用它呢? 因此，为了进行更改，我们需要指示Spark如何修改数据。这些指令称为转换。...现在，对于大型数据集，即使是一个基本的转换也需要执行数百万个操作。 在处理大数据时，优化这些操作至关重要，Spark以一种非常有创意的方式处理它。...你有一个1gb的文本文件，并创建了10个分区。你还执行了一些转换，最后要求查看第一行。在这种情况下，Spark将只从第一个分区读取文件，在不需要读取整个文件的情况下提供结果。...它用于序列很重要的算法，比如时间序列数据 它可以从IndexedRow的RDD创建 # 索引行矩阵 from pyspark.mllib.linalg.distributed import IndexedRow
；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。...Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。...尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
资源统一管理/调度系统 在公司和机构中，服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群，基于数据密集型的处理框架也是不断涌现，比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala、支持迭代计算的...三部分组成)，可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。...Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。...Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。...用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。
每个任务都会将其操作单元应用于其分区中的数据集，并生成新的分区数据集。这些结果将发送回主驱动程序应用程序进行进一步处理或将数据存储在磁盘上。 13. DAG在Spark中的工作是什么？...然后，我们创建了一个SparkContext对象，它是与Spark集群通信的入口点。 接下来，我们使用`textFile`方法从文本文件中读取数据，并将其加载到RDD（弹性分布式数据集）中。...持久存储合格：由于数据集既可查询又可序列化，因此可以轻松地将它们存储在任何持久存储中。 消耗更少的内存：Spark 使用缓存功能来创建更优化的数据布局。因此，消耗的内存更少。...建议在Spark应用程序中使用SparkSQL，因为它使开发人员能够加载数据，从数据库中查询数据并将结果写入目标。 26. Apache Spark 中有哪些不同的持久性级别？...MEMORY_AND_DISK：RDD 再次作为反序列化的 Java 对象存储在 JVM 上。如果内存不足，则不适合内存的分区将存储在磁盘上，并在需要时从磁盘读取数据。
之前的2篇： 【DB宝24】在Oracle 19c中创建容器数据库（1）--DBCA静默创建CDB 【DB宝25】在Oracle 19c中创建容器数据库（2）--DBCA图形化创建CDB 【DB宝26】...在Oracle 19c中创建容器数据库（3）--手动创建CDB 这是Oracle OCP给出的一个duplicating a CDB的一般步骤： ?...从Oracle 18c开始，我们可以在rman中直接使用duplicate来复制一个cdb，下边给出一个示例： 2.4.1 环境介绍 源库 目标库 IP地址 172.17.0.3 172.17.0.2...=lhr -- 2、创建CDB2的数据文件存储路径 mkdir -p /opt/oracle/oradata/CDB2/ -- 3、创建pfile文件 cat > /home/oracle/a.txt...[oracle@lhr2019ocp ~]$ 4、查看目标数据库 [oracle@lhr2019ocp ~]$ sas SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production
资源统一管理/调度系统 在公司和机构中，服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群，基于数据密集型的处理框架也是不断涌现，比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala...Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。...Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。...Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。 5....用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。
Spark MLlib里面提供了几种基本的数据类型，虽然大部分在调包的时候用不到，但是在自己写算法的时候，还是很需要了解的。...MLlib支持单机版本的local vectors向量和martix矩阵,也支持集群版本的matrix矩阵。他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze。...更多内容参考我的大数据学习之路 Local Vector local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型，存储在单机上的向量。...MLlib支持两种矩阵，dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组，而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。...在二分类中，Label不是0就是1；在多分类中label可能从0开始，1，2，3，4....
http://blog.csdn.net/qq_26525215/article/details/52143733 在上面链接的博客中，写了如何用MySQL语句定义和执行存储过程 Java执行存储过程：...Java演示执行带输入参数的存储过程： 构造 call 转义序列时，请使用 ?（问号）字符来指定 IN 参数。此字符充当要传递给该存储过程的参数值的占位符。...可使用的 setter 方法由 IN 参数的数据类型决定。 向 setter 方法传递值时，不仅需要指定要在参数中使用的实际值，还必须指定参数在存储过程中的序数位置。...使用 registerOutParameter 方法为 OUT 参数指定的值必须是 java.sql.Types 所包含的 JDBC 数据类型之一，而它又被映射成本地 SQL Server 数据类型之一...有关 JDBC 和 SQL Server 数据类型的详细信息，请参阅了解 JDBC 驱动程序数据类型。
Spark的协同过滤在Spark的Mlib机器学习库中，就提供了协同过滤的实现。...代码有python、java、scala、R版本，这里以scala为例，看看Spark Mlib如何基于ALS实现协同过滤的推荐算法。1. 数据准备首先我们先看数据准备部分。...如果训练集RMSE显著低于验证集RMSE，这可能是过拟合的迹象。说明模型在训练集上表现很好，但在新数据（验证集）上表现较差。...transform使用训练好的模型对测试数据集进行预测RegressionEvaluator创建一个回归评估器对象，用于评估回归模型的预测性能。...结语从Spark使用ASL实现协同过滤推荐的整个过程看，代码量少步骤简单。从准备数据到训练模型、验证模型，以及最后生成推荐内容，都提供了标准接口，所以更多的工作是准备数据。
同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的商品，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreProducts 数据集中。 ...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，通过 UDF 函数将评分的数据时间修改为月，然后统计每月商品的评分数。...实现思路：通过 Spark SQL 读取保存在 MongDB 中的 Rating 数据集，通过执行以下 SQL 语句实现对于商品的平均分统计。...，已经预先将商品的相似度矩阵进行了计算，所以每个商品 productId 的最相似的 K 个商品很容易获取：从 MongoDB 中读取 ProductRecs 数据，从 productId 在 candidateProducts
同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的电影，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreMovies【电影评分个数统计表】数据集中...4.3 基于隐语义模型的协同过滤推荐 项目采用 ALS 作为协同过滤算法， 分别根据 MongoDB 中的用户评分表和电影数据集计算用户电影推荐矩阵以及电影相似度矩阵。...数据集中任意两个电影间相似度都可以由公式计算得到，电影与电影之间的相似度在一段时间内基本是固定值。最后生成的数据保存到 MongoDB 的 MovieRecs【电影相似性矩阵】表中。 ...，已经预先将电影的相似度矩阵进行了计算，所以每个电影 mid 的最相似的 K 个电影很容易获取：从 MongoDB 中读取 MovieRecs 数据， 从 mid 在 simHash 对应的子哈希表中获取相似度前
之前的几篇内容： 【DB宝24】在Oracle 19c中创建容器数据库（1）--DBCA静默创建CDB 【DB宝25】在Oracle 19c中创建容器数据库（2）--DBCA图形化创建CDB 【DB...宝26】在Oracle 19c中创建容器数据库（3）--手动创建CDB 【DB宝27】在Oracle 19c中创建容器数据库（4）--Duplicating a CDB（从18c开始） 这是Oracle...从Oracle 19c开始，可以直接基于dbca来静默克隆一个CDB，先给出相关的命令： --从单实例到单实例 dbca -silent -createDuplicateDB -gdbName CDB2...initParams db_unique_name=CDB2 -sysPassword password -datafileDestination /u02/oracle/app/oradata --从单实例到...datafileDestination +DG -useOMF true -createListener LISTENERRACDUP:1530 优点： 1、只需要一条命令即可复制一个新的cdb出来，其实比dbca静默直接创建数据库要快很多
在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆...PCA除可以用来精简特征,还可以应用在图像处理中 例如基于PCA算法的特征脸法,它可以用来人脸识别 1.3 PCA算法原理简介 ◆ PCA是基于K-L变换实现的一种算法 ◆ PCA算法在实现上用到了协方差矩阵...,以及矩阵的特征分解 ◆ 基本主要内容在于求出协方差矩阵,然后求协方差矩阵的特征值与特征向量 1.4 PCA算法步骤 ◆ 输入n行m列的矩阵X ,代表m条n维数据 ◆ 将矩阵X的每一行进行零均值化处理...◆ 求出X的协方差矩阵C ◆ 求出协方差矩阵C的特征值 与特征向量 ◆ 将特征向量按照特征值的大小从上至下依次排列,取前k行,作为矩阵P ◆ 求出P与X矩阵叉乘的结果,即为降维值k维的m条数据 2 实战...[1240] Java交流群 博客 知乎 Github
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