本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 ? 你不是一个数据科学家。...如果你已经使用了Apache Spark进行批处理和流处理，那么现在有一东西可以帮你更好地处理。...有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。...原文：Which Spark machine learning API should you use?...（http://www.infoworld.com/article/3207588/spark/which-spark-machine-learning-api-should-you-use.html）
Spark - ML Tuning 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和...pipeline，内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数； 目录： 模型选择，也就是调参； 交叉验证； 训练集、验证集划分； 模型选择（调参） 机器学习的一个重要工作就是模型选择...pipeline的各个环节进行调试，使用者可以一次对整个pipeline进行调试而不是每次一个pipeline中的部分； MLlib支持CrossValidator和TrainValidationSplit等模型选择工具...需要计算3个模型的平均性能，每个模型都是通过之前的一组训练&测试集训练得到； 确认了最佳参数后，CrossValidator最终会使用全部数据和最佳参数组合来重新训练预测； 例子：通过交叉验证进行模型选择...([ (0, "a b c d e spark", 1.0), (1, "b d", 0.0), (2, "spark f g h", 1.0), (3, "hadoop
前言 众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。...在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table，大表则称为...满足什么条件的表才能被广播 如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...最终会调用broadcastSide broadcastSide(buildLeft, buildRight, left, right) } 除了通过上述表的大小满足一定条件之外，我们也可以通过直接在Spark...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle
那Catalyst是依据什么样的规则来选择join策略的？本文来简单补个漏。...join判断条件 build table侧的选择 Hash join过程的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...重要的话再说一次，策略的选择会按照效率从高到低的优先级来排。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。
做过Spark/flink流处理的应该都用过一种流表和维表的join，维表对于Spark来说可以是driver端获取后广播到每个Executor，然后在executor端执行流表task的时候join，...Spark BroadCastHashJoin 翻过源码之后你就会发现，Spark 1.6之前实现BroadCastHashJoin就是利用的Java的HashMap来实现的。...还有在Spark后期版本主要就是使用了TaskMemoryManager而不是HashMap进行了背书。...Spark 3.1以后的spark版本对sortmergejoin又进一步优化了。...Spark SQL的join方式选择 假如用户使用Spark SQL的适合用了hints，那Spark会先采用Hints提示的join方式。
在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。...那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。...1.0| |[1.0,0.0,12.0,0.0]| 0.0| |[0.0,1.0,15.0,1.0]| 0.0| +------------------+-----+ ChiSqSelector 这个选择器支持基于卡方检验的特征选择...因此这个选择器就可以理解为，再计算卡方的值，最后按照这个值排序，选择我们想要的个数的特征。...参考 1 Spark特征处理 2 Spark官方文档 3 如何优化逻辑回归 4 数据挖掘中的VI和WOE 5 Spark卡方选择器 6 卡方分布 7 皮尔逊卡方检验 8 卡方检验原理
spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程，因此定义完训练模型之后，就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。...如何选择最优的模型，就是本篇的主要内容： 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在《统计学习方法》这本书中，曾经讲过模型验证的方法有三种，分别是简单的交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证...在Spark MLLib中，为我们提供了两种验证方法，分别是 Cross-Validation ： S折交叉验证 Train-ValidationSplit：简单交叉验证 超参数的选择 在Spark MLLib...但是在Spark中，基于Validator可以一次性验证出来，并自动选择最后代价最小的那个。...用于多分类问题 详细的代码，可以参考： http://spark.apache.org/docs/latest/ml-tuning.html
另外，结构化流媒体更加抽象，在2.3.0版本以后，可以选择在微批量和连续流媒体模式之间进行切换。连续流模式有望带来像Storm和Flink这样的子延迟，但是它仍处于起步阶段，操作上有很多限制。...像Spark一样，它也支持Lambda架构。但是实现与Spark完全相反。...如何选择最佳的流媒体框架： 这是最重要的部分。诚实的答案是：这取决于 : 必须牢记，对于每个用例，没有一个单一的处理框架可以成为万灵丹。每个框架都有其优点和局限性。...例如，在我以前的项目中，我已经在管道中添加了Spark Batch，因此，当流需求到来时，选择需要几乎相同的技能和代码库的Spark Streaming非常容易。...简而言之，如果我们很好地了解框架的优点和局限性以及用例，那么选择或至少过滤掉可用的选项就更加容易。最后，一旦选择了几个选项。毕竟每个人都有不同的选择。
Apache Spark Spark is a fast and general cluster computing system for Big Data....//spark.apache.org/ Online Documentation You can find the latest Spark documentation, including a programming...Building Spark Spark is built using Apache Maven....For instance: MASTER=spark://host:7077 ....Running Tests Testing first requires building Spark. Once Spark is built, tests can be run using: .
Spark按照功能侧重点划分为几个模块：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、GraphX。...Spark Cluster Spark on Yarn Spark on Yarn-Client mode Spark on Yarn-Cluster mode 流程 基本流程 Spark一般流程...同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TaskScheduler； (2) ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个...的命令、需要在Executor中运行的程序等； (2) ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container...为分布式数据集选择正确的分区方式和为本地数据集选择合适的数据结构很相似——在这两种情况下，数据的分布都会极其明显地影响程序的性能表现。
Spark 学习笔记可以follow这里：https://github.com/MachineLP/Spark- 下面来看几个问题，下面将关注几个问题进行阐述： Mac下安装pyspark spark...安装目录和Java安装目录 os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/" sys.path.append...("/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/bin") sys.path.append("/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0.../liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/python/lib/pyspark.zip") sys.path.append("/Users/liupeng/spark...相关基础知识 相关spark基础知识如下： Spark Context： We start by creating a SparkContext object named sc.
函数（function） Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。...(7) take：返回RDD中num个数量的元素，返回的顺序可能和预期的不一样 (8) top：返回RDD中最大的num个元素，但也可以根据我们提供的比较函数进行选择 (9) takeOrdered：根据你给的排序方法返回一个元素序列...Spark开发者们已经在Spark 中加入了一个日志设置文件的模版，叫作log4j.properties.template。...，默认在conf/spark-defaults.conf文件中，也可以通过spark-submit的- -properties自定义该文件的路径 (4) 最后是系统默认 其中，spark-submit的一般格式...Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。需要设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。
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 二、具体细节 1、Spark...Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。...Standalone Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。 Yarn Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。...5、Spark代码流程 1、创建SparkConf对象 <!...5、关闭Spark上下文对象SparkContext。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，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。...Spark特点 Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比...Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍； 容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过...Spark Shell进行交互式编程； 通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算； 运行模式多样...：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。
怀念看论文的日子~/ 打算写一个Spark系列，主要以Scala代码实现，请赐予我力量吧！！！ Spark的特点 运行速度：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。...spark生态圈：即BDAS（伯克利数据分析栈）包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，这些组件分别处理Spark Core提供内存计算框架...Spark的应用场景 基于Spark自身存在的一些特点和优势，Spark的应用场景如下： Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。...执行器节点 Spark 执行器节点是一种工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。...Spark 应用启动时，执行器节点就被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有执行器节点发生了异常或崩溃，Spark 应用也可以继续执行。
本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/100982613 spark-env.sh环境配置：（添加hive支持） export JAVA_HOME...=$SPARK_CLASSPATH:/***/emr-apache-hive-2.3.2-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar scala代码： import...org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...hiveContext = new HiveContext(sparkContext) val sqlContext = new SQLContext(sparkContext) val spark
请注意，在 Spark 2.2.0 中删除了对 Java 7 的支持。 要在 Java 中编写 Spark 应用程序，需要在 Spark 上添加依赖项。...Spark可通过 Maven 仓库获得： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.11 version = 2.3.0 另外，如果希望访问...要编写 Spark 应用程序，需要在 Spark 上添加依赖项。...Spark 可通过 Maven 仓库获得： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.11 version = 2.3.0 另外，如果希望访问...添加以下行： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf 备注 在 Spark 1.3.0 之前，
参与决定分区数的参数defaultMinPartitions也是由该参数确定的， defaultMinPartitions=min(spark.default.parallelism, 2) 由于spark...，进一步提升spark的性能。...从Spark-2.0.0开始，Spark 把 Hash Shuffle 移除，可以说目前 Spark-2.0 中只有一种 Shuffle，即为 Sort Shuffle。...理论上讲一个 ShuffleMapTask 结束后就可以 fetch，但是为了迎合 stage 的概念（即一个 stage 如果其 parent stages 没有执行完，自己是不能被提交执行的），还是选择全部...如果spark.shuffle.spill = false就只用内存。
org.apache.spark.scheduler.SchedulingAlgorithm。 调度池则用于调度每个sparkContext运行时并存的多个互相独立无依赖关系的任务集。
Shark：2011年Shark诞生，即Hive on Spark。...2014年7月，spark团队将Shark转给Hive进行管理，Hive on Spark是一个Hive的也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎；...Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。
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