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    数据分析EPHS(6)-使用Spark计算数列统计值

    前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。...在介绍之前，我还是想先说明一点，这一篇只是想先带大家体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，咱们会在后面的文章中详细介绍。...2、使用Spark SQL计算统计值 2.1 最大值、最小值 使用Spark SQL统计最大值或者最小值，首先使用agg函数对数据进行聚合，这个函数一般配合group by使用，不使用group by的话就相当于对所有的数据进行聚合...随后，直接使用max和min函数就可以，想要输出多个结果的话，中间用逗号分开，而使用as给聚合后的结果赋予一个列名，相当于sql中的as： import spark.implicits._ df.agg...需要注意的一点是，这里和hive sql是有区别的，在hive sql中，stddev函数代表的是总体标准差，而在spark sql中，stddev函数代表的是样本标准差，可以查看一下源代码： ?

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    使用 Apache Hudi 实现 SCD-2（渐变维度）

    在向最终用户提供数据时，跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。...在 SCD 的类型中，我们将特别关注类型 2（SCD 2），它保留了值的完整历史。每条记录都包含有效时间和到期时间，以标识记录处于活动状态的时间段。这可以通过少数审计列来实现。...让我们使用 Spark 将这些数据写入 Hudi 表中 spark-shell \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_2.12:0.11.1,org.apache.spark...现在我们有一个DataFrame，它在一条记录中包含新旧数据，让我们在各自单独的DataFrame中拉取更新记录的活动和非活动实例。...seconds")).as("eff_end_ts"), lit(0) as ("actv_ind")) scala> updInactiveDf.show +---------+----------

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    使用PySpark迁移学习

    迁移学习 迁移学习一般是机器学习中的一种技术，侧重于在解决一个问题时保存所获得的知识（权重和偏见），并进一步将其应用于不同但相关的问题。...以下示例将Spark中的InceptionV3模型和多项逻辑回归组合在一起。...数据集 孟加拉语脚本有十个数字（字母或符号表示从0到9的数字）。使用位置基数为10的数字系统在孟加拉语中写入大于9的数字。 选择NumtaDB作为数据集的来源。这是孟加拉手写数字数据的集合。...图1：每个文件夹包含50个图像[类（0到9）] 看看下面在十个文件夹中的内容。为了演示目的，重命名下面显示的相应类标签的每个图像。 ?...模型训练 在这里，将Spark中的InceptionV3模型和逻辑回归结合起来。

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    spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

    spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换 参考文献 简介 简单抽样方法都有哪些？...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...代码样例 特别注意的是，sample 函数用来随机抽样，主要是给dataset 用的。...spark scala最新版文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameStatFunctions.html...spark scala老版本的文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameStatFunctions

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    谷歌开源NLP模型可视化工具LIT，模型训练不再「黑箱」

    什么时候性能不佳？在输入变化可控的情况下会发生什么？LIT 将局部解释、聚合分析和反事实生成集成到一个流线型的、基于浏览器的界面中，以实现快速探索和错误分析。 ?...该研究支持多种自然语言处理任务，包括探索情感分析的反事实、度量共指系统中的性别偏见，以及探索文本生成中的局部行为。 此外 LIT 还支持多种模型，包括分类、seq2seq 和结构化预测模型。...用户界面 LIT 位于一个单页 web 应用中，由多个工具栏和包含多个独立模块的主体部分组成。如果模块适用于当前模型和数据集，它们将自动显示。...聚合分析：包括自定义度量指标、切片和装箱（slicing and binning），以及嵌入空间的可视化。 反事实生成：通过手动编辑或生成插件进行反事实推理，动态地创建和评估新示例。...示例 1.

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    Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

    实际上Spark采用了2和3的结合。 第二条容易理解，第三条则主要依赖于另外一个项目tensorframes。这个项目主要是实现tensorflow和spark的互相调用。...3、另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？没错，SQL UDF函数，你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数，从而实际完成了模型的部署。...//读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages(img_dir + "/tulips").withColumn("label", lit(1)) //读取图片，设置为2...分类 daisy_df = readImages(img_dir + "/daisy").withColumn("label", lit(0)) //构成训练集 train_df = tulips_train.unionAll...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，

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    谷歌开源NLP模型可视化工具LIT，模型训练不再「黑箱」

    什么时候性能不佳？在输入变化可控的情况下会发生什么？LIT 将局部解释、聚合分析和反事实生成集成到一个流线型的、基于浏览器的界面中，以实现快速探索和错误分析。 ?...该研究支持多种自然语言处理任务，包括探索情感分析的反事实、度量共指系统中的性别偏见，以及探索文本生成中的局部行为。 此外 LIT 还支持多种模型，包括分类、seq2seq 和结构化预测模型。...用户界面 LIT 位于一个单页 web 应用中，由多个工具栏和包含多个独立模块的主体部分组成。如果模块适用于当前模型和数据集，它们将自动显示。...聚合分析：包括自定义度量指标、切片和装箱（slicing and binning），以及嵌入空间的可视化。 反事实生成：通过手动编辑或生成插件进行反事实推理，动态地创建和评估新示例。...示例 1.

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    Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

    当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。...实际上Spark采用了2和3的结合。 第二条容易理解，第三条则主要依赖于另外一个项目tensorframes。这个项目主要是实现tensorflow和spark的互相调用。...//读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages(img_dir + "/tulips").withColumn("label", lit(1)) //读取图片，设置为2...分类 daisy_df = readImages(img_dir + "/daisy").withColumn("label", lit(0)) //构成训练集 train_df = tulips_train.unionAll...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，

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    尤大 3 天前发在 GitHub 上的 vue-lit 是啥？

    首先，vue-lit 看上去是尤大的一个验证性的尝试，看到 custom element 和 lit-html，盲猜一把，是一个可以直接在浏览器中渲染 vue 写法的 Web Component 的工具...但是，我们常问的一个问题 “在渲染列表的时候，key 有什么用？”，这个在 lit-html 是不是没法解决了。...分析一下上面的 Demo，lit-element 做了什么事情： static get properties: 可以 setter 的 state constructor: 初始化 state render...组件化 像 React / Vue 等框架（库）都做了同样的事情，在之前浏览器的原生能力是实现不了的，比如创建一个可复用的组件，可以渲染在 DOM 中的任意位置。 现在呢？...在 Custom elements 的构造函数中，可以指定多个回调函数，它们将会在元素的不同生命时期被调用。

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    尤大 几天前发在 GitHub 上的 vue-lit 是啥？

    首先，vue-lit 看上去是尤大的一个验证性的尝试，看到 custom element 和 lit-html，盲猜一把，是一个可以直接在浏览器中渲染 vue 写法的 Web Component 的工具...但是，我们常问的一个问题 “在渲染列表的时候，key 有什么用？”，这个在 lit-html 是不是没法解决了。...分析一下上面的 Demo，lit-element 做了什么事情： static get properties: 可以 setter 的 state constructor: 初始化 state render...组件化 像 React / Vue 等框架（库）都做了同样的事情，在之前浏览器的原生能力是实现不了的，比如创建一个可复用的组件，可以渲染在 DOM 中的任意位置。 现在呢？...在 Custom elements 的构造函数中，可以指定多个回调函数，它们将会在元素的不同生命时期被调用。

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    尤大 3 天前发在 GitHub 上的 vue-lit 是啥？

    首先，vue-lit 看上去是尤大的一个验证性的尝试，看到 custom element 和 lit-html，盲猜一把，是一个可以直接在浏览器中渲染 vue 写法的 Web Component 的工具...但是，我们常问的一个问题 “在渲染列表的时候，key 有什么用？”，这个在 lit-html 是不是没法解决了。...分析一下上面的 Demo，lit-element 做了什么事情： static get properties: 可以 setter 的 state constructor: 初始化 state render...组件化 像 React / Vue 等框架（库）都做了同样的事情，在之前浏览器的原生能力是实现不了的，比如创建一个可复用的组件，可以渲染在 DOM 中的任意位置。 现在呢？...在 Custom elements 的构造函数中，可以指定多个回调函数，它们将会在元素的不同生命时期被调用。

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    尤大 3 天前发在 GitHub 上的 vue-lit 是啥？

    首先，vue-lit 看上去是尤大的一个验证性的尝试，看到 custom element 和 lit-html，盲猜一把，是一个可以直接在浏览器中渲染 vue 写法的 Web Component 的工具...但是，我们常问的一个问题 “在渲染列表的时候，key 有什么用？”，这个在 lit-html 是不是没法解决了。...分析一下上面的 Demo，lit-element 做了什么事情： static get properties: 可以 setter 的 state constructor: 初始化 state render...组件化 像 React / Vue 等框架（库）都做了同样的事情，在之前浏览器的原生能力是实现不了的，比如创建一个可复用的组件，可以渲染在 DOM 中的任意位置。 现在呢？...在 Custom elements 的构造函数中，可以指定多个回调函数，它们将会在元素的不同生命时期被调用。

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    尤大 4 天前发在 GitHub 上的 vue-lit 是啥？

    首先，vue-lit 看上去是尤大的一个验证性的尝试，看到 custom element 和 lit-html，盲猜一把，是一个可以直接在浏览器中渲染 vue 写法的 Web Component 的工具...但是，我们常问的一个问题 “在渲染列表的时候，key 有什么用？”，这个在 lit-html 是不是没法解决了。...分析一下上面的 Demo，lit-element 做了什么事情： static get properties: 可以 setter 的 state constructor: 初始化 state render...组件化 像 React / Vue 等框架（库）都做了同样的事情，在之前浏览器的原生能力是实现不了的，比如创建一个可复用的组件，可以渲染在 DOM 中的任意位置。 现在呢？...在 Custom elements 的构造函数中，可以指定多个回调函数，它们将会在元素的不同生命时期被调用。

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    0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDF

    PyFlink中关于用户定义方法有： UDF：用户自定义函数。 UDTF：用户自定义表值函数。 UDAF：用户自定义聚合函数。 UDTAF：用户自定义表值聚合函数。...这块我们会在后续的章节介绍，本文我们主要介绍非聚合类型的用户自定义方法的简单使用。 标量函数 即我们常见的UDF。...，它们分别用于确定函数的输入和输出。...新表的字段也在udf的result_type中定义了，它是String类型的lower_word。后面我们对新表就要聚合统计这个新的字段，而不是老表中的字段。...alias 前面两个案例，在定义UDF时，我们严格设置了result_type和input_types。实际input_types可以不用设置，但是result_type必须设置。

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