计算spark scala中的峰度array[Double]场 - 腾讯云开发者社区

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聚合函数Aggregations

empDF.select(avg("sal")).show() 1.9 数学函数 Spark SQL 中还支持多种数学聚合函数，用于通常的数学计算，以下是一些常用的例子： // 1.计算总体方差、均方差...样本标准差 empDF.select(var_pop("sal"), var_samp("sal"), stddev_pop("sal"), stddev_samp("sal")).show() // 2.计算偏度和峰度...Emp(ename: String, comm: scala.Option[Double], deptno: Long, empno: Long, hiredate: String..., job: String, mgr: scala.Option[Long], sal: Double) // 2.定义聚合操作的中间输出类型 case class SumAndCount(var sum...// 测试方法 def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName

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Spark SQL 中的array类的函数例子

需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...再进而计算某些业务的贡献，就可能需要用到数组。还是不怎么看文档，因为文档的例子不够直观。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...select array_distinct(courses) from student_copy -- array_distinct（x ）→ x：去重：删除数组x中重复元素。

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Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

Spark当中的计算都是用scala函数式编程来做。...(f:(Double)=>Double,value:Double)=f(value) 再看一个例子： map方法接受一个函数参数，将它应用到数组中的每个元素，返回新的数组。...func = ceil _ func: Double => Double = scala> val array = Array(1.0,3.14,4).map(func)...array: Array[Double] = Array(1.0, 4.0, 4.0) scala> for(iarray)print(i+" ") 1.0 4.0 4.0 scala> （7...scala> println(a2(1)) spark scala> Array是定长数组，而ArrayBuffer是可变数组。ArrayBuffer对应于Java中的ArrayList。

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...如果是Windows用户，建议将Spark放进名字没有空格的文件夹中。比如说，将文件解压到：C:\spark。正如上面所说的，我们将会使用Scala编程语言。...Scala： scala> QUALITATIVE 破产分类现实生活中的问题是可以用机器学习算法来预测的。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....在Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...如果是Windows用户，建议将Spark放进名字没有空格的文件夹中。比如说，将文件解压到：C:\spark。正如上面所说的，我们将会使用Scala编程语言。...Scala： scala> QUALITATIVE破产分类现实生活中的问题是可以用机器学习算法来预测的。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....在 Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

，融合存储在 Redis 中的用户最近评分队列数据，提交给实时推荐算法，完成对用户新的推荐结果计算；计算完成之后，将新的推荐结构和 MongDB 数据库中的推荐结果进行合并。...另外，在实时推荐中由于时间性能上要满足实时或者准实时的要求，所以算法的计算量不能太大，避免复杂、过多的计算造成用户体验的下降。鉴于此，推荐精度往往不会很高。...(num: Int, uid: Int, jedis: Jedis): Array[(Int, Double)] = { // 从 redis 中读取数据，用户评分数据保存在 uid:UID 为...[Int], userRecentlyRatings: Array[(Int, Double)], simMovies: scala.collection.Map...[Int, scala.collection.immutable.Map[Int, Double]]): Array[(Int, Double)] = { // 定义一个 ArrayBuffer

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大数据技术之_28_电商推荐系统项目_02

4.2 离线统计服务 4.2.1 离线统计服务主体框架在 recommender 下新建子项目 StatisticsRecommender，pom.xml 文件中只需引入 spark、scala...// 数据格式 RDD[(scala.Int, scala.Array[scala.Double])] val productFeaturesRDD = model.productFeatures.map...另外，在实时推荐中由于时间性能上要满足实时或者准实时的要求，所以算法的计算量不能太大，避免复杂、过多的计算造成用户体验的下降。鉴于此，推荐精度往往不会很高。...Double]]) = { // 1、定义一个长度可变的数组 scala ArrayBuffer，用于保存每一个候选商品的基础得分 val scores = ArrayBuffer[(Int..., Double)]() // 2、定义两个可变的 scala HashMap，用于保存每一个候选商品的增强因子和减弱因子 val increMap = HashMap[Int, Int

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Scala学习笔记

- Spark 1.6.x版本推荐的scala 2.10.x版本 - Spark 2.x版本推荐的Scala 2.11.x版本 *...> val list = Array("Hadoop", "Spark", "Hive") list: Array[String] = Array(Hadoop, Spark,...v5: Array[Int] = Array(0, 0, 0, 0, 0) #取得集合总值，在scala中是在java基础上又一次进行高度的封装，方便用户使用 ...#注意：从左到右的顺序依次计算 scala> arr.reduce(_-_) //默认使用reduceLeft，从左到右计算 res10: Int =..., hadoop -> Array((hadoop,1)), spark -> Array((spark,1), (spark,1

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BigData--大数据技术之SparkSQL

然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...5、用户自定义聚合函数方式一 scala object hello4 { def main(args: Array[String]): Unit = { //设置配置 val sparkConf...inputSchema: StructType = { new StructType().add("age", LongType) } // 计算时的数据结构 override...def dataType: DataType = DoubleType // 函数是否稳定 override def deterministic: Boolean = true //计算之前的缓冲区的初始化

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——Actions算子操作入门实例

这个方法会传入两个参数，计算这两个参数返回一个结果。返回的结果与下一个参数一起当做参数继续进行计算。比如，计算一个数组的和。...计算数据集的数据个数，一般都是统计内部元素的个数。...注意随机的数据可能是重复的 scala> data.takeSample(true,4,1) res1: Array[Int] = Array(7, 7, 3, 7) //第一个参数是是否重复 scala...将数据集作为文本文件保存到指定的文件系统、hdfs、或者hadoop支持的其他文件系统中。...统计KV中，相同K的V的个数 //创建数据集 scala> var data = sc.parallelize(List(("A",1),("A",2),("B",1))) data: org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

) 案例 1.作用：计算差的一种函数，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来。...2.需求：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。...24 2）计算相同key对应值的相加结果 scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y) reduce: org.apache.spark.rdd.RDD...中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine...{case (key,value) => (key,value._1/value._2.toDouble)} result: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Double

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的标准化

文章大纲 spark 中的标准化 Standardizes 源代码参考文献 spark 中的标准化 Standardizes Standardizes features by removing the...代码： https://github.com/apache/spark/blob/v3.1.2/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/feature/StandardScaler.scala...shift: Array[Double], values: Array[Double]): Array[Double] = { var i = 0 while (...def transformDenseWithScale( scale: Array[Double], values: Array[Double]): Array[Double]...中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化扩展spark 的归一化函数 spark 中的特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest

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Scala Turtuial-容器(集合)类型

(scala)) scala> test res20: List[String] = List(spark, hadoop, scala) scala> listStr res21: List[Double...scala> test zip listStr res22: List[(String, Double)] = List((spark,1.0), (hadoop,2.0), (scala,3.0))...[String] = Array(spark, hadoop, scala) 更多详细的方法请查看Scala的API，我们下面介绍几个比较特殊的方法：appaly，range和concat。...= LinkedHashSet(1,23,4) num1: scala.collection.mutable.LinkedHashSet[Int] = Set(1, 23, 4) 字典在scala中的键值对的集合...，叫做Map或者映射；而在Python中叫做字典。

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【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

维表中的数据是全国的地理位置hash解析，是公开的，我们提前准备好的数据库资源。但是ods层实际用户坐标的地理hash可能有不在维表中的情况，因此有了本需求，即结合高德api完善维表中的信息。...,则产生数据膨胀问题需求三，现在我们的优化是： 1.如果用户上报的地理位置计算的geohash5在dim.area_geo维表中不存在 2.则调用高德api查询对应的省市区,并且插入dim.area_geo...该函数根据经纬度计算出对应的 Geohash5，并根据该 Geohash5 查询相应的省市区信息。...通过读取 dim.area_geo 维度表和临时表 tmp.event_log_splited，进行数据处理和计算，并最终将结果插入到 dwd.event_log_detail 表中。...(acc1) spark.udf.register("parse_city",(latitude:Double,longitude:Double) => { //计算用户上报经纬度的

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

在 Spark 中几乎所有的transformation操作都是懒执行的(lazy), 也就是说transformation操作并不会立即计算他们的结果, 而是记住了这个操作. ...:26 // 开始计算 rdd2 中的元素, 并把计算后的结果传递给驱动程序 scala> rdd2.collect res0: Array[Int] = Array(2, 4,...作用计算差集. 从原 RDD 中减去原 RDD 和 otherDataset 中的共同的部分. 2....需要注意的是, 在 Spark 中, 两个 RDD 的元素的数量和分区数都必须相同, 否则会抛出异常....案例：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。

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快速入门Flink (4) —— Flink批处理的DataSources和DataSinks，你都掌握了吗?

写在前面：博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。...作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！...Flink作为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去...{ArrayBuffer, ListBuffer} import scala.collection.mutable /** * 读取集合中的批次数据 */ object BatchFromCollectionDemo...用 Array 创建DataSet val ds2: DataSet[String] = env.fromCollection(Array("spark","flink")) ds2.print

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StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)

前言每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。.../** * 模拟生产订单数据，发送到Kafka Topic中 * Topic中每条数据Message类型为String，以JSON格式数据发送 * 数据转换： * 将Order...>2.11.12scala.version> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> spark.version...利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。

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4.4 共享变量

而Spark提供两种模式的共享变量：广播变量和累加器。Spark的第二个抽象便是可以在并行计算中使用的共享变量。...[Int]] = Broadcast(0) scala> broadcastVar.value res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3) 在广播变量被创建后，可以在集群运行的任何函数中代替...另外，对象v不能在广播后修改，这样可以保证所有节点收到相同的广播值。 4.4.2 累加器累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此可以在并行计算中得到高效的支持。...类似MapReduce中的counter，可以用来实现计数和求和等功能。Spark原生支持Int和Double类型的累加器，程序员可以自己添加新的支持类型。...并对广播变量和累加器两种模式的共享变量进行了讲解，但是在此仅仅讲解了RDD的基础相关部分，对RDD在执行过程中的依赖转换，以及RDD的可选特征优先计算位置（preferred locations）和分区策略

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如何做Spark 版本兼容

在Spark中，你可以通过 org.apache.spark.SPARK_VERSION 获取Spark的版本。...然而这种方式有一个缺点，尤其是在Spark中很难避免，如果compileCode 返回的值ref是需要被序列化到Executor的，则反序列化会导致问题，因为里面生成的一些匿名类在Executor中并不存在...{ "org.apache.spark.mllib.linalg.Vector" } def dense(v: Array[Double]) = { Class.forName...(clzzName).getMethod("dense", classOf[Array[Double]]).invoke(null, v) } def sparse(vectorSize...但是对于普通的ETL以及流式计算，三个版本都是支持的。

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聚合函数Aggregations

Spark SQL 中的array类的函数例子

Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

大数据技术之_28_电商推荐系统项目_02

推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择

Scala学习笔记

BigData--大数据技术之SparkSQL

——Actions算子操作入门实例

Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的标准化

Scala Turtuial-容器(集合)类型

【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

快速入门Flink (4) —— Flink批处理的DataSources和DataSinks，你都掌握了吗?

StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)

4.4 共享变量

如何做Spark 版本兼容

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