如何在RDD中对项目进行排名以构建streak？ - 腾讯云开发者社区

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自学Apache Spark博客(节选)

在开始构建Spark应用程序之前，我们来看看可用于开发Apache Spark应用程序的语言。它提供多种API，如Scala，Hive，R，Python，Java和Pig。...在REPL Spark的帮助下，可以在大数据中进行交互式查询。它有助于快速和交互地构建代码。现在让我们给出以下命令， C：\ Users \ dataottam> spark-shell ?...而驱动器节点是根据标记和配置的对工作节点进行管理。在驱动程序中，任何应用程序都在SparkContext中启动。并且所有的Spark应用程序都围绕着这个核心驱动程序和SparkContext进行构建。...现在我们来了解下RDD。RDD是分配在集群中多个节点的可以并行操作的元素集合。RDD即是弹性分布式数据集。RDD是在构建时考虑到了失败，所以如果一个失败，其他的将会计算给出结果。...其中许多RDD操作需要传递函数参数进行计算。

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SparkR：数据科学家的新利器

SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。...本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。...目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...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

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【Spark Mllib】性能评估 ——MSERMSE与MAPKMAP

推荐模型评估本篇我们对《Spark机器学习1.0:推荐引擎——电影推荐》模型进行性能评估。...MSE/RMSE 均方差（MSE），就是对各个实际存在评分的项，pow（预测评分-实际评分，2）的值进行累加，在除以项数。而均方根差（RMSE）就是MSE开根号。...我们先用ratings生成（user，product）RDD，作为model.predict()的参数，从而生成以（user，product）为key，value为预测的rating的RDD。...（个人认为该评估方法在这里不是很适用）我们可以按评分排序预测物品ID，再从头遍历，如果该预测ID出现在实际评分过ID的集合中，那么就增加一定分数（当然，排名高的应该比排名低的增加更多的分数，因为前者更能体现推荐的准确性...生成recommendedIds，构建(userId, recommendedIds)RDD： val allRecs = model.userFeatures.map{ case (userId, array

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

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python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

每个小组在其四次（24场比赛）中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛，其余四个小组三次（12场）进行比赛。最后，每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队（30场比赛）。...在每场比赛中，主队和客队都有可能赢得一半时间预测类在下面的代码中，我们将指定我们的分类类。这将帮助我们查看决策树分类器的预测是否正确。...scikit-learn软件包实现CART（分类和回归树）算法作为其默认决策树类决策树实现提供了一种方法来停止构建树，以防止过度使用以下选项： • min_samples_split 建议使用min_samples_split...X_features_only = df [[ 'Home Win Streak' ，'Visitor Win Streak' ，'Home Team Ranks Higher' ，'Home Team...如果主队排名较高的值小于4.5，那么主队就会松动，因为我们的二元变量具有虚假等值亏损值和真实同赢。

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python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

每个小组在其四次（24场比赛）中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛，其余四个小组三次（12场）进行比赛。最后，每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队（30场比赛）。...在每场比赛中，主队和客队都有一半概率赢得比赛。预测类在下面的代码中，我们将指定我们的分类。这将帮助我们查看决策树分类的预测是否正确。...scikit-learn软件包实现CART（分类和回归树）算法作为其默认决策树类决策树实现提供了一种方法来停止构建树，以防止过度拟合： •min\_samples\_split：可以创建任意叶子，以便在决策树中创建一个新节点...X\_features\_only = df \[\[ 'Home Win Streak' ，'Visitor Win Streak' ，'Home Team Ranks Higher' ，'Home...导入pydotplus 图出于探索的目的，较少数量的变量对获得决策树输出的理解会很有帮助。我们的第一个解释变量，主队获胜概率更高。如果主队排名低于4.5，那么主队输的概率更高。

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【PySpark大数据分析概述】02 Spark大数据技术框架

RDD构建操作 RDD主要有以下3种构建操作。 ① 从集合中构建RDD。 ② 在现有RDD的基础上构建新的RDD。 ③ 从外部数据源（如本地文件、HDFS、数据库等）中读取数据来构建RDD。...表1 常用的RDD转换算子算子解释 map(func) 对RDD中的每个元素都使用func，返回一个新的RDD，其中func为用户自定义函数 filter(func) 对RDD中的每个元素都使用...func，返回使func为true的元素构成的RDD，其中func为用户自定义函数 flatMap(func) 对RDD中的每个元素进行map操作后，再进行扁平化 union(otherDataset)...（key-value）中的key进行计数，返回一个字典，对应每个key在RDD中出现的次数 countByValue() 根据RDD中数据的数据值进行计数（需要注意的是，计数的数据值不是键值对中的value...Spark生态圈以Spark Core为中心，构建了一个广泛的大数据和机器学习工具集合，包含Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等重要组成部分，能够灵活适应各种计算需求

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深入理解XGBoost：分布式实现

使用该操作的前提是需要保证RDD元素的数据类型相同。 filter：对元素进行过滤，对每个元素应用函数，返回值为True的元素被保留。 sample：对RDD中的元素进行采样，获取所有元素的子集。...persist：对RDD数据进行缓存，由参数StorageLevel决定数据缓存到哪里，如DISK_ONLY表示仅磁盘缓存、MEMORY_AND_DISK表示内存和磁盘均缓存等。...DataFrame是一个具有列名的分布式数据集，可以近似看作关系数据库中的表，但DataFrame可以从多种数据源进行构建，如结构化数据文件、Hive中的表、RDD等。...MLlib是构建于Spark之上的机器学习库，由通用的学习算法和工具类组成。通过MLlib可以方便地对特征进行提取和转化。...Pipeline主要受scikit-learn项目的启发，旨在更容易地将多个算法组合成单个管道或工作流，向用户提供基于DataFrame的更高层次的API库，以更方便地构建复杂的机器学习工作流式应用。

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腾讯大数据之计算新贵Spark

在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。...Audience Expansion是广告中寻找目标用户的一种方法：首先广告者提供一些观看了广告并且购买产品的样本客户，据此进行学习，寻找更多可能转化的用户，对他们定向广告。...提供各种操作函数来建立起RDD的DAG计算模型。把每一个操作都看成构建一个RDD来对待，而RDD则表示的是分布在多台机器上的数据集合，并且可以带上各种操作函数。如下图所示： ?...首先从hdfs文件里读取文本内容构建成一个RDD，然后使用filter ()操作来对上次的RDD进行过滤，再使用map()操作取得记录的第一个字段，最后将其cache在内存上，后面就可以对之前cache...在Hive中，不管任何操作在Map到Reduce的过程都需要对Key进行Sort操作。

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Github主页美化-基础构建

默认github主页为清一色的标签页和图表展示，偶然间逛github主页的时候总会发现一些惊喜的页面，于是就搜索并参考相关内容自己调整一下（不定时完善，看到好玩的内容就会尝试），在这个过程中不仅可以根据自身需要定制化主页以满足强迫症调调...：涉及Github Action、Wakatime平台机制（待完善）参考配置此处大部分以markdown格式进行说明，针对html格式转化无非就是通过html引用img标签显示图片信息，简单说明两种方式参考...username=xxx) 语法规则隐藏指定统计：可自定义选择拼接参数&hide=stars,commits,prs,issues,contribs 将私人项目贡献添加到总提交计数中：拼接参数?...count_private=true（自己部署项目的话私人贡献默认会被计数）图标显示：拼接参数&show_icons=true 主题：可依赖现有主题进行卡片个性化，现有主题参考：dark, radical...[GitHub Streak](https://github-readme-streak-stats.herokuapp.com/?

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Spark技术中最常见的面试问题-2023面试题库

它后来在2010年以BSD许可证开源，然后在2013年捐赠给Apache软件基金会。从2014年开始，Spark在Apache基金会承担的所有项目中占据了顶级位置。 Spark面试问题 1....DAG在Spark中的工作是什么？ DAG 代表直接无环图，它具有一组有限的顶点和边。顶点表示RDD，边表示要按顺序对RDD执行的操作。...例如，考虑对RDD的操作，然后我们有RDD子B跟踪其父A，称为RDD谱系。val childB=parentA.map() 14. 在什么情况下使用客户端和群集模式进行部署？...它相当于关系数据库中的表，主要针对大数据操作进行优化。数据帧可以从来自不同数据源（如外部数据库、现有 RDD、Hive 表等）的数据数组创建。...如何在 Spark 中触发自动清理以处理累积的元数据？可以通过设置参数或对长时间运行的作业进行批量划分，然后将中间结果写入磁盘来自动触发清理任务。spark.cleaner.ttl 33.

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Spark分布式内存计算框架

两者区别如图所示，基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上进行存储和容错；而Spark则是将中间结果尽量保存在内存中以减少底层存储系统的I/O，以提高计算速度。...是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 2010年开源。 2013年6月成为Apache孵化项目。...Spark中各种概念之间的相互关系（三）Spark运行基本流程 1、首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控。...行动（Action）操作：行动操作会触发Spark提交作业，对RDD进行实际的计算，并将最终求得的结果返回到驱动器程序，或者写入外部存储系统中。...如果数据需要复用，可以通过cache操作对数据进行持久化操作，缓存到内存中；输出：当Spark程序运行结束后，系统会将最终的数据存储到分布式存储系统中或Scala数据集合中。

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2021年大数据Spark（二十一）：Spark Core案例-SogouQ日志分析

准备工作在编程实现业务功能之前，首先考虑如何对【查询词】进行中文分词及将日志数据解析封装。...解析数据，封装到CaseClass样例类中 val recordsRDD: RDD[SogouRecord] = rawLogsRDD // 过滤不合法数据，如null，分割后长度不等于...= null && log.trim.split("\\s+").length == 6) // 对每个分区中数据进行解析，封装到SogouRecord .mapPartitions...解析数据，封装到CaseClass样例类中 val recordsRDD: RDD[SogouRecord] = rawLogsRDD // 过滤不合法数据，如null，分割后长度不等于...= null && log.trim.split("\\s+").length == 6) // 对每个分区中数据进行解析，封装到SogouRecord .mapPartitions

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Spark企业级应用开发和调优

1.Spark企业级应用开发和调优 Spark项目编程优化历程记录，主要介绍了Spark企业级别的开发过程中面临的问题和调优方法。...2.2.Spark优化技术要点 2.2.1.如何构建一个合理的弹性分布式数据集(RDD) Spark之所以快速,一是分而治之,二是允许基于内存计算....,如将一个文件textFile至RDD,这个文件并没有做物理上的动作,而RDD只是逻辑映射,当执行college或者split等可以返回一个新RDD时,才会发生资源分配,计算.可以简单理解为,一个RDD...= None) 其中, map map(f, preservesPartitioning=False) 返回一个新的RDD,并对RDD中的每个元素做操作(如功能函数的运算或者定义的循环,针对的元素级别的...3.大数据模型开发历程由图5,在企业中开发Spark应用，以接口的服务方式,第一次post大数据平台文件上传服务,上传所需的数据文件,二次post调用服务接口,传入Spark分布式模型必备的参数,包括执行本次执行

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大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

0.2 Spark Core 0.2.1 Spark RDD 持久化 Spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中，当对 RDD 执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的...RDD 的 partition 持久化到内存中，并且在之后对该 RDD 的反复使用中，直接使用内存的 partition。...以下为对一个 156 万行大小为 168MB 的文本文件进行处理， textFile 后只进行 count 操作，持久化与不持久化的结果如下： ?...Spark 提供的 Accumulator 主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。 ...在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同的节点上。

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SparkSQL快速入门系列（6）

DataFrame其实就是Dateset[Row] 1.5.3 RDD、DataFrame、DataSet的区别 ●结构图解 RDD[Person] 以Person为类型参数，但不了解其内部结构。...String] = spark.read.textFile("D:\\data\\words.txt") //fileDF.show() //fileDS.show() //3.对每一行按照空格进行切分并压平...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...如果 OVER 关键字后的括号中的选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。...下面的 SQL 语句用于显示按照班级分组后每组的人数： OVER(PARTITION BY class)表示对结果集按照 class 进行分区，并且计算当前行所属的组的聚合计算结果。

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GraphX编程指南-官方文档-整理

因此，建议在输入的RDD在初始为唯一的时候，使用下面的 pre-index 所得到的值以加快后续join。...或者硬盘中的节点和边中构建图。...它解析了一个以下形式的邻接列表（源顶点ID，目的地顶点ID）对，忽略以#开头的注释行： 1234 # This is a comment2 14 11 2 它从指定的边创建了一个图表，自动边中提到的任何顶点...分区策略是必要的，因为定位在同一分区相同的边，才能使他们能够进行重复删除。顶点和边 RDDs GraphX 公开了图中 RDD 顶点和边的视图。...例如，如果一个Twitter用户有很多粉丝，用户排名将很高。 GraphX 自带的PageRank的静态和动态的实现，放在PageRank对象中。

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BackTrader 中文文档（十五）

这仅仅是我的个人意见，因为作为 backtrader 的作者，我对如何最好地使用该平台有偏见。我个人对某些结构如何表述的偏好，不必与其他人使用平台的偏好相匹配。...个人喜好 1 始终使用预先构建的比较而不是在next期间比较事物。...例如，在上面的几行中，我们看到一个0.2，它在代码的几个部分中都被使用：将其作为参数。同样，还有其他值，如0.001和100（实际上已经建议将其作为创建移动平均值的参数）。...注意，我们甚至不必使用self.buy_sig[0]，因为通过if self.buy_sig进行的布尔测试已经被backtrader机制翻译成了对[0]的检查在我看来，通过在__init__中使用标准算术和逻辑操作来定义逻辑...例如，请参阅 backtrader 社区中的这个问题：自开仓以来的最高高点当然，我们不知道何时会开/平仓，并且将 period 设置为固定值如 15 是没有意义的。

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PySpark 安装教程及 WordCount 实战与任务提交

2.1 在 PyCharm 中创建 PySpark 项目 PyCharm 内置了对 PySpark 项目的良好支持，可以帮助我们快速搭建开发环境。...将每行文本按空格拆分成单词 # flatMap: 对 RDD 中的每个元素应用一个函数，该函数返回一个序列，然后将所有序列压平成一个 RDD words_rdd = input_rdd.flatMap(...将每个单词映射成 (单词, 1) 的键值对 # map: 对 RDD 中的每个元素应用一个函数，返回一个新的 RDD word_pairs_rdd = words_rdd.map(lambda word...按键 (单词) 进行分组聚合，对值 (1) 进行求和 # reduceByKey: 对具有相同键的元素进行聚合操作 word_counts_rdd = word_pairs_rdd.reduceByKey...在 02.sparkpro01.py 之后，添加排序步骤： # sortBy: 根据指定的函数对 RDD 进行排序 # lambda x: x[1] 表示按元组的第二个元素 (也就是 count) 进行排序

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如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片？

分享主题：如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片分享提纲：关于Hadoop YARN资源管理系统的介绍 Spark分布式计算框架的介绍各种异构芯片不同的平台，特性，区别，以及应用开源项目StarGate...RDD 通常通过 Hadoop 上的文件，即 HDFS 文件或者 Hive 表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。...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。...总之，我们需要一个进行资源管理的服务。 ? 这是我们团队自主研发的 StarGate 开源项目。地址：http://github.com/stargate-team/stargate ?

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自学Apache Spark博客(节选)

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