开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用Spark Scala从GeneralizedLinearRegressionModel计算pValue

Spark是一个开源的大数据处理框架，Scala是一种运行在Java虚拟机上的编程语言。GeneralizedLinearRegressionModel是Spark MLlib库中的一个模型类，用于进行广义线性回归分析。

要使用Spark Scala从GeneralizedLinearRegressionModel计算pValue，可以按照以下步骤进行：

导入必要的库和模块：

import org.apache.spark.ml.regression.GeneralizedLinearRegressionModel
import org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector
import org.apache.spark.ml.stat.ChiSquareTest

获取GeneralizedLinearRegressionModel的系数和标准误差：

val coefficients: DenseVector = model.coefficients
val standardErrors: DenseVector = model.summary.coefficientStandardErrors

计算pValue：

val numFeatures: Int = coefficients.size
val tValues: DenseVector = coefficients.toArray.zip(standardErrors.toArray).map {
  case (coefficient, standardError) => coefficient / standardError
}
val pValues: DenseVector = ChiSquareTest.test(tValues, numFeatures).pValues

打印或使用pValue：

println("pValues: " + pValues)

这样就可以使用Spark Scala从GeneralizedLinearRegressionModel计算pValue了。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark服务：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云大数据分析平台：https://cloud.tencent.com/product/dca

相关搜索:如何使用反射从scala调用spark UDF？Scala Spark如何使用--文件使用Scala计算spark的平均误差从Scala Spark到PySpark的熵计算转换如何使用scala计算从整数列表到Spark DataFrame列的ApproxQuanitiles 如何使用spark/scala解析YAML 使用Spark 2 Scala使用经纬度坐标计算距离使用scala和spark-sql计算表统计信息如何使用spark scala获取年份计数 Spark scala:如何使用列分解代码？如何使用Spark和Scala/PySpark从Amazon QLDB读取数据？使用scala和spark 3.0.1从Elasticsearch读取数据如何从MapType Scala Spark列中提取数据作为Scala Map？如何使用spark-scala对spark数据帧执行pivot？如何使用scala spark的sbt导入crossValidatorModel 如何使用Spark-Scala解析JSON数据如何使用Spark & Scala将数据写入CouchBase？Spark Scala -如何从杂乱的.txt中创建DF 如何使用spark-scala从表中获取空值的计数？如何使用spark (scala)读写(更新)相同的文件

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何使用scala+spark读写hbase？

最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题：如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下：（1）全量读取hbase表的数据（2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下：从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc

1.6K7 0

详解如何使用Spark和Scala分析Apache访问日志

安装首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下： $ sbt/sbt assembly.../bin/spark-shell scala> val textFile = sc.textFile("README.md") // 创建一个指向 README.md 引用 scala> textFile.count...// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成...然后在Spark命令行使用如下： log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count 这个统计将返回httpStatusCode...深入挖掘下面如果我们想知道哪些URL是有问题的，比如URL中有一个空格等导致404错误，显然需要下面步骤：过滤出所有 404 记录从每个404记录得到request字段(分析器请求的URL字符串是否有空格等

7092 0

我攻克的技术难题 - Spark01：初见Spark，又是Hello World？

前言在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。...最常见的就是运行在第三方的计算调度平台上，例如yarn和K8s。我测试使用local模式，生产是yarn，所以Spark就围绕着这两个来写。先说说在IDE中如何开发local的Spark程序。...我使用scala来完成Spark开发，原因:定理变量无需指定类型，使用val或varlambada操作，更符合流式计算的感觉（我开发流式计算比较多）调用无参方法可以不写括号趁机多掌握一门语言，而且Spark...定义了spark.version和scala.binary.version来统一控制spark的版本，这样在后面引用SparkStreaming、SparkSql、mlib等组件依赖的时候，就可以使用变量来指定...Spark的计算数据是以RDD的形式存在的（这里RDD先可以理解成数据集合），Spark通过api接口从外部文件、数据源读取的数据，都会被抽象化成各种RDD，我们这里是在程序内指定的字符串，没有与数据源交互

2201 0

Spark踩坑记：初试

Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。 RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。 RDD是不可变的。...Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 scala安装 Scala作为编写Spark的源生语言，更新速度和支持情况肯定是最好的，而另一方面Scala本身语言中对于面向对象和函数式编程两种思想的糅合...，使得该语言具有很多炫酷的语法糖，所以在使用Spark的过程中我采用了Scala语言进行开发。...Scala官网下载地址，本人一直使用Maven进行包管理就延续Maven的使用。...installation version to 2.10.5 5）从Build Path中移除Scala Library（由于在Maven中添加了Spark Core的依赖项，而Spark是依赖于Scala

2.5K2 0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN

快速入门使用 Spark Shell 进行交互式分析基础 Dataset 上的更多操作缓存独立的应用快速跳转本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍。...首先通过运行 Spark 交互式的 shell（在 Python 或 Scala 中）来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scala 和 Python 来编写应用程序。...让我们从 Spark 源目录中的 README 文件来创建一个新的 Dataset: scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md") textFile...: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] 您可以直接从 Dataset 中获取 values（值）, 通过调用一些 actions...使用 scala.App 的子类可能不会正常运行。该程序仅仅统计了 Spark README 文件中每一行包含 ‘a’ 的数量和包含 ‘b’ 的数量。

1.4K8 0

Apache Spark：大数据时代的终极解决方案

从http://www.scala-lang.org/可以下载2.10.4或更高版本，并使用以下命令解压该文件： $ sudo tar xvf scala-2.10.4.tgz 下面，在.bashrc文件中添加一个.../sbin/start-slave.sh 要检查节点是否正在运行，请执行以下操作： $ Jps Apache Spark引擎的体系结构 Spark使用主/从(master/worker...下面将演示如何执行现有程序，如何启动客户端、服务器以及如何启动Spark Shell。.../sbin/start-slave.sh 要检查节点是否正在运行，请执行以下操作： jps 运行Spark Shell 您可以使用以下命令运行Scala的Spark Shell...(这是我第一个使用Spark的小字数计数程序。我将使用一个在Scala中制作的简单MapReduce程序来计算每个单词的频率。)

1.8K3 0

Apache Spark大数据分析入门（一）

全文共包括四个部分：第一部分：Spark入门，介绍如何使用Shell及RDDs 第二部分：介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用第三部分：...Apache Spark 提供了内存中的分布式计算能力，具有Java、 Scala、Python、R四种编程语言的API编程接口。Spark生态系统如下图所示： ?...整个生态系统构建在Spark内核引擎之上，内核使得Spark具备快速的内存计算能力，也使得其API支持Java、Scala,、Python、R四种编程语言。Streaming具备实时流数据的处理能力。...下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行...将linesWithSpark从内存中删除 linesWithSpark.unpersist() 如果不手动删除的话，在内存空间紧张的情况下，Spark会采用最近最久未使用（least recently

1K5 0

Spark 开发环境搭建

1 前言本文是对初始接触 Spark 开发的入门介绍，说明如何搭建一个比较完整的 Spark 开发环境，如何开始应用相关工具，基于如下场景：使用 hadoop HDFS 存储数据；使用 Spark...进行并行计算；使用 Scala 开发应用程序；使用 Sbt 工具对 Scala 代码进行构建管理；其中前两项属于 Spark 计算环境搭建，后两项属于 Scala 编程。...2 方案简介分布式计算有两个基础性问题：计算的并行调度与数据的分布存储，我们使用 Spark 来解决计算并行调度的问题，使用 Hadoop HDFS 解决分布式存储的问题。...5.1 sbt 简介 sbt 官网: http://www.scala-sbt.org, 在这上面有有很详细的中文文档。 sbt 从官网下载最新版本，开箱即可使用，其安装说名这里不再赘述。...但毕竟还是在浅滩，要真实使用 spark 解决比较大规模的计算任务，我们还要持续向 Spark/scala 之海的深水区探索：生产环境需要构建可靠集群，解决 HDFS NameNode, Spark

6.8K2 1

Spark 学习资源收集【Updating】

/spark-scala-writing-application/ 5、如何在CDH5上运行Spark应用（Scala、Java、Python） http://blog.javachen.com/2015.../02/04/how-to-run-a-simple-apache-spark-app-in-cdh-5/ 6、Spark集群安装和使用 http://blog.javachen.com/2014/07...2、How-to: Translate from MapReduce to Apache Spark（怎样从 MapReduce 迁移到 Spark） http://blog.cloudera.com...6、Spark将计算结果写入到Mysql中 http://www.iteblog.com/archives/1275 7、Spark Streaming 1.3对Kafka整合的提升详解 http...10、scala 从入门到入门+ http://segmentfault.com/a/1190000003068853 （九）Spark book 1、Spark Cook Book http

1.6K9 0

30分钟--Spark快速入门指南

从官网下载 Spark Package type Source code: Spark 源码，需要编译才能使用，另外 Scala 2.11 需要使用源码编译才可使用 Pre-build with...新建RDD RDDs 支持两种类型的操作 actions: 在数据集上运行计算后返回值 transformations: 转换, 从现有数据集创建一个新的数据集下面我们就来演示 count() 和...使用 SQLContext 可以从现有的 RDD 或数据源创建 DataFrames。作为示例，我们通过 Spark 提供的 JSON 格式的数据源文件 ....Spark Streaming 流计算除了使用 Storm 框架，使用 Spark Streaming 也是一个很好的选择。...Spark Streaming 使用 Spark API 进行流计算，这意味着在 Spark 上进行流处理与批处理的方式一样。

3.6K9 0

Spark和RDD究竟该如何理解？

RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。RDD的lineage特性。...2）Spark如何解决迭代计算？其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。...这也是Spark涉及的核心：内存计算。 3）Spark如何实现交互式计算？...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

1K0 0

教你如何成为Spark大数据高手

Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。...Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。...而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练的掌握Scala语言 Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。...平台本身提供给开发者API 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用; 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制; 掌握RDD的计算流程...上的核心框架的使用 Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark

4451 0

spark零基础学习线路指导【包括spark2】

mod=viewthread&tid=20303 spark开发基础之从Scala符号入门Scala http://www.aboutyun.com/forum.php?...Scala会了，开发环境、代码都写好了，下面我们就需要打包了。该如何打包。这里打包的方式有两种： 1.maven 2.sbt 有的同学要问，哪种方式更好。其实两种都可以，你熟悉那个就使用那个即可。...创建rdd有三种方式， 1.从scala集合中创建RDD 2.从本地文件系统创建RDD 3.从HDFS创建RDD 详细参考 spark小知识总结 http://www.aboutyun.com/forum.php...那么spark sql该如何使用。 1.初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。...GraphX是spark的一个新组件用于图和并行图计算.下面给大家推荐一些资料 3.4.spark MLlib编程使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影 http://www.aboutyun.com

1.5K3 0

【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第一部分：入门介绍

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式。...你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera，HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用。...下面的代码片段展示了如何使用广播变量。...如果你使用不同的操作系统环境，需要相应的修改系统变量和目录路径已匹配你的环境。 I. 安装JDK 1）从Oracle网站上下载JDK。推荐使用JDK 1.7版本。将JDK安装到一个没有空格的目录下。...这些从文本文件中读取并处理数据的命令都很简单。我们将在这一系列文章的后续文章中向大家介绍更高级的Spark框架使用的用例。首先让我们用Spark API运行流行的Word Count示例。

1.5K7 0

编程语言地位大洗牌,Scala未上榜！

Scala代码示例 Hello, World! 让我们从最经典的“Hello, World!”开始，感受Scala的简洁之美。...} } 函数式编程示例：列表操作 Scala的集合操作非常强大，下面是一个使用列表（List）和高阶函数filter的例子，展示如何筛选出大于5的数字。...例如，以下代码展示了如何使用Spark的Scala API进行词频统计： import org.apache.spark.sql.SparkSession object WordCount { def...Scala的简洁性和Spark的高效性在这里得到了完美体现。 Scala的并发模型在大数据处理中，高并发和并行计算能力至关重要。...> n case Sum(e1, e2) => eval(e1) + eval(e2) } println(eval(Sum(Num(3), Num(4)))) // 输出: 7 这个例子展示了如何使用模式匹配递归地计算表达式的值

1712 0

——快速入门

本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。...在shell中，既可以使用scala（运行在java虚拟机，因此可以使用java库）也可以使用python。可以在spark的bin目录下启动spark shell： ....[8] at reduceByKey at :28 这里使用了flatMap，map以及reduceByKey等转换操作来计算每个单词在文件中的数量。...为了在shell中显示，可以使用collect()触发计算： scala> wordCounts.collect() res6: Array[(String, Int)] = Array((means,...举个简单的例子，对linesWithSpark RDD数据集进行缓存，然后再调用count()会触发算子操作进行真正的计算，之后再次调用count()就不会再重复的计算，直接使用上一次计算的结果的RDD

1.4K9 0

Apache Spark快速入门

下图展示了Hadoop是如何发展成一系列技术的生态系统，这些技术分别解决特定的使用场景： ? 　　...5、借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。　　同时，Apache Spark由Scala实现，代码非常简洁。 ** ?...下图展示了Hadoop是如何发展成一系列技术的生态系统，这些技术分别解决特定的使用场景： ? 　　...5、借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。　　同时，Apache Spark由Scala实现，代码非常简洁。...下图显示了Apache Spark如何在集群中执行一个作业： ? 　　Master控制数据如何被分割，利用了数据本地性，并在Slaves上跟踪所有分布式计算。

1.4K6 0

spark零基础学习线路指导

Scala会了，开发环境、代码都写好了，下面我们就需要打包了。该如何打包。这里打包的方式有两种： 1.maven 2.sbt 有的同学要问，哪种方式更好。其实两种都可以，你熟悉那个就使用那个即可。...创建rdd有三种方式， 1.从scala集合中创建RDD 2.从本地文件系统创建RDD 3.从HDFS创建RDD 详细参考 spark小知识总结 http://www.aboutyun.com/forum.php...那么spark sql该如何使用。 1.初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。...如何使用spark streaming 大数据编程很多都是类似的，我们还是需要看下StreamingContext....GraphX是spark的一个新组件用于图和并行图计算.下面给大家推荐一些资料 4.spark MLlib编程使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影 http://www.aboutyun.com

2.1K5 0

SparkR：数据科学家的新利器

RHadoop项目的出现使得用户具备了在R中使用Hadoop处理大数据的能力。 Apache顶级开源项目Spark是Hadoop之后备受关注的新一代分布式计算平台。...目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有：从R list或vector创建RDD（parallelize...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析

4.1K2 0

spark的若干问题

spark支持scala、java和python三种语言。问题3：SPARK目前可以支持多大的集群？　　目前已知的spark最大集群节点数已经超过1000台。...问题4：SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存时，spark如何处理？　　spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。...默认情况下，spark采取重新计算的方式，即每次请求内存中的数据时，spark都是重新从磁盘中读取数据到内存，然后重新计算。...可以通过修改storage level级别来修改处理方式(默认为MEMORY_AND_DISK) 问题5：spark如何在集群中执行？　　...spark目前提供JAVA、scala和python三种API。

6996 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭