Spark - StringIndexer Vs OneHotEncoderEstimator - 腾讯云开发者社区

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Hadoop vs Spark

Hadoop vs Spark Big Data Architecture https://www.youtube.com/watch?v=xDpvyu0w0C8

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Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...2.2.0的代码样例： package xingoo.ml.features.tranformer import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer...{IndexToString, StringIndexer} import org.apache.spark.sql.SparkSession object IndexToString2 { def...{IndexToString, StringIndexer} import org.apache.spark.sql.SparkSession object IndexToString3 { def...(StructType.scala:265) at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transformSchema(StringIndexer.scala

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PySpark ｜ML（转换器）

----------+ |[3.0,-4.0]|(4,[1,3],[4.0,3.0])|[0.6,-0.8]| +----------+-------------------+----------+ OneHotEncoderEstimator...使用方法示例： from pyspark.ml.feature import OneHotEncoderEstimator from pyspark.ml.linalg import Vectors df...= spark.createDataFrame([(0.0, ), (1.0, ), (2.0, )], ["input"]) ohe = OneHotEncoderEstimator(inputCols...(Vectors.dense([0.6, -1.1, -3.0, 4.5, 3.3]), )], ["features"]) vs...= VectorSlicer(inputCol="features", outputCol="sliced", indices=[1, 4]) vs.transform(df).show(truncate

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Spark Streaming VS Flink

图 1：Spark Streaming 生态，via Spark 官网 ?...Spark Streaming Spark Streaming 与 kafka 的结合主要是两种模型：基于 receiver dstream；基于 direct dstream。.../ 任务调度原理 / Spark 任务调度 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...图 8 Spark 时间机制 Spark Streaming 只支持处理时间，Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...Spark Streaming 的背压 Spark Streaming 跟 kafka 结合是存在背压机制的，目标是根据当前 job 的处理情况来调节后续批次的获取 kafka 消息的条数。

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Spark VS MapReduce 浅谈

.），也就是说 MR 和 Spark 是没有区别的。...Shuffle 我们都知道，不管是Spark 还是 MR，其理论依据都是一篇名为 MapReduce 的论文那么对于 Map 和 Reduce 两个阶段，其都是会产生 Shuffle 的，...那就是Spark的计算模型 DAG，下面我们以Spark的视角来看DAG的优势。...编程更简单方便因为DAG的存在，是的 Spark 编程比MR方便快捷，也更加的简单了，在我看来这也是从MR转Spark的一个非常重要的一点，谁也不会否认，用了Spark，真的不想再去编程...Shuffle的次数会更少，还是是因为任务都是在一个 Application 里面， Spark很容易可以根据任务流来进行Shuffle的规划，而MR则完全依赖于用户，这就导致MR的不可控

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探索MLlib机器学习

特征提取：Tf-idf, Word2Vec, CountVectorizer, FeatureHasher 特征转换：OneHotEncoderEstimator, Normalizer, Imputer...5.0| +---+---+-----+-----+ 四，分类模型 Mllib支持常见的机器学习分类模型：逻辑回归，SoftMax回归，决策树，随机森林，梯度提升树，线性支持向量机，朴素贝叶斯，One-Vs-Rest...Pipeline from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier from pyspark.ml.feature import StringIndexer...pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer...import Pipeline from pyspark.ml.classification import GBTClassifier from pyspark.ml.feature import StringIndexer

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Flink SQL vs Spark SQL

Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing）代码案例首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest

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Sparkml库标签和索引之间转化

StringIndexer StringIndexer将一串字符串标签编码为一列标签索引。这些索引范围是[0, numLabels)按照标签频率排序，因此最频繁的标签获得索引0。...Category CategoryIndex 0 a 0.0 1 b 2.0 2 c 1.0 3 d 3.0 4 e 3.0 注意，d，e获得的索引值是3.0 代码用例如下： import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer...val df = spark.createDataFrame( Seq((0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c")) ).toDF...import org.apache.spark.ml.feature....{IndexToString, StringIndexer} val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, "a"), (1, "b"), (2, "c"),

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Flink教程（30）- Flink VS Spark

文章目录 01 引言 02 Flink VS Spark 2.1 运行角色 2.2 生态 2.3 运行模型 2.4 编程模型对比 2.5 任务调度原理 2.6 时间机制对比 2.7 kafka 动态分区检测...2.7.1 Spark Streaming 2.7.2 Flink 2.8 容错机制及处理语义 2.8.1 Spark Streaming 保证仅一次处理 2.8.2 Flink 与 kafka...02 Flink VS Spark 2.1 运行角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有： Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度； Worker...2.5 任务调度原理 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...Spark 时间机制：Spark Streaming 只支持处理时间，Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。

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Pandas vs Spark：数据读取篇

02 Spark常用数据读取方法与Pandas类似，Spark也提供了丰富的数据读取API，对于常用的数据读取方法也都给予了非常好的支持。...这里以Scala Spark为例，通过tab键补全命令查看常用的数据读取方法如下：通过spark-shell的tab键补全得到spark.read.的系列方法可以明显注意到Spark的数据读取API...但不得不说，spark内置的一些默认参数相较于Pandas而言合理性要差很多，例如fetchSize默认为10，这对于大数据读取而言简直是致命的打击，谁用谁知道…… spark.read.csv：spark...推荐语：本书在简要介绍Scala语言理解“面向对象”和“函数式编程”等理念的基础上，重点围绕Spark的核心抽象概念以及Spark SQL、Spark Streaming和Spark GraphX等组件来分析结构化和非结构化数据...通过本书，你将学会用Spark来快速完成大数据分析，对于学习Scala和Spark将会非常有帮助。

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大数据计算引擎对比：Hadoop vs Spark vs Flink

很多同学都问过这样一个问题，针对于大数据处理，有Hadoop、Spark、Flink等，这三者有何不同，下面就为大家分享Hadoop、Spark和Flink之间的比较。...Hadoop vs Spark vs Flink–流引擎 Hadoop完成数据处理任务，主要通过MapReduce，MapReduce的核心原理是批处理，将大量数据集进行并行处理，并产生结果。...Spark当中，Spark Streaming则是以微批处理数据流，每个批次包含在该批次期间到达的事件的集合，但是在较大规模的数据处理上就会显得吃力。...Hadoop vs Spark vs Flink–数据流 Hadoop的MapReduce，在进行数据计算时，是一个承前启后的阶段链，使用上一阶段的输出向前发展，并为下一阶段产生输入。...Hadoop vs Spark vs Flink–计算模型 Hadoop的MapReduce，计算模型遵从批处理原则，对于静态数据进行批量处理，一次性输入，一次性输出。

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大数据开发：Spark MLlib组件学习入门

在Spark生态圈当中，MLlib组件，作为机器学习库而存在，在大数据分析、数据挖掘等数据处理操作上，提供重要的支持。学习Spark，对于MLlib组件的学习，也可以有相应程度的掌握。...四、特征工程 spark的特征处理功能主要在spark.ml.feature模块中，包括以下一些功能。...特征提取：Tf-idf，Word2Vec，CountVectorizer，FeatureHasher 特征转换：OneHotEncoderEstimator，Normalizer，Imputer(缺失值填充...五、分类模型 Mllib支持常见的机器学习分类模型：逻辑回归，SoftMax回归，决策树，随机森林，梯度提升树，线性支持向量机，朴素贝叶斯，One-Vs-Rest，以及多层感知机模型。...Spark MLlib作为Spark生态圈的重要组件，提供机器学习和算法方面的支持，总的来说实用度还是比较高的。

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深入理解XGBoost：分布式实现

（1）StringIndexer StringIndexer将标签的字符串列编码为标签索引列。索引取值为[0,numLabels]，按标签频率排序。...OneHotEncoder可以结合StringIndexer使用，代码如下： 1.val indexer = new StringIndexer() 2. .setInputCol...") 14. 15.// 定义StringIndexer，将字符串类型列class转为数值型列label 16.val indexer = new StringIndexer() 17....3.import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer 4.import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler...") 16. 17.// 定义StringIndexer，将字符串类型列class转为数值型列label 18.val indexer = new StringIndexer(). 19

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。 Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...添加了OneHotEncoderEstimator，应该使用它来代替现有的OneHotEncoder转换器。新的估算器支持转换多个列。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...它已被新的OneHotEncoderEstimator所取代（参见SPARK-13030）。...请注意，OneHotEncoderEstimator将在3.0中重命名为OneHotEncoder（但OneHotEncoderEstimator将保留为别名）。

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OneHotEncoder介绍单属性多属性scala实现

因为项目的需要，将数据库中表的属性向量化，然后进行机器学习，所以去spark官网学习了一下OneHotEncoder,官网的相关介绍比较少，主要是针对单属性的处理，但是项目的要求是多属性的处理...{OneHotEncoder, StringIndexer} import org.apache.spark.ml.feature....{IndexToString, StringIndexer} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector..., (4, "a"), (5, "c") )).toDF("id", "category") //可以把一个属性列里的值映射成数值类型 val indexer = new StringIndexer...] = stringColumns.map( cname => new StringIndexer() .setInputCol(cname) .setOutputCol

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Spark Streaming(DStreaming) VS Spark Structured Streaming 区别比较优劣势

## Spark Streaming(DStreaming) VS Spark Structured Streaming 区别比较优劣势 ### 背景这篇博客主要记录Spark Streaming...引用Spark commiter(gatorsmile)的话：“从Spark-2.X版本后，Spark streaming就进入维护模式，Spark streaming是低阶API，给码农用的，各种坑；...而且可能 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少。 ### 1....当我们编写 Spark Streaming 程序的时候，本质上就是要去构造 RDD 的 DAG 执行图，然后通过 Spark Engine 运行。...Execution: 复用 Spark SQL 的执行引擎。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

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pyspark-ml学习笔记：pyspark下使用xgboost进行分布式训练

pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark.sql.types import * from pyspark.ml.feature import StringIndexer....csv("hdfs:///tmp/rd/lp/titanic/train.csv") df_raw.show(2) df = df_raw.na.fill(0) sexIndexer = StringIndexer....setInputCol("Sex")\ .setOutputCol("SexIndex")\ .setHandleInvalid("keep") cabinIndexer = StringIndexer...setInputCol("Cabin")\ .setOutputCol("CabinIndex")\ .setHandleInvalid("keep") embarkedIndexer = StringIndexer...安装目录和Java安装目录 os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/***/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/" sys.path.append("/

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Spark Extracting,transforming,selecting features

Spark(3) - Extracting, transforming, selecting features 官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html...indexer.fit(df).transform(df) indexed.show() IndexToString 可以简单看作是StringIndexer的反向操作，通常使用场景也是与StringIndexer...配套使用；基于StringIndexer的例子，假设我们有下述包含id和categoryIndex的DataFrame，注意此处的categoryIndex是StringIndexer转换得到的： id...(5, "c") ], ["id", "category"]) stringIndexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex...import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler val df = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, 2,

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Spark MLlib

test = spark.createDataFrame([ (4, "spark i j k"), (5, "l m n"), (6, "spark hadoop spark"...Spark ML包中提供了几个相关的转换器，例如：StringIndexer、IndexToString、OneHotEncoder、VectorIndexer，它们提供了十分方便的特征转换功能，这些转换器类都位于...1、StringIndexer StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，索引的范围从0开始，该过程可以使得相应的特征索引化，使得某些无法接受类别型特征的算法可以使用...>>> from pyspark.ml.feature import StringIndexer （2）其次，构建1个DataFrame，设置StringIndexer的输入列和输出列的名字。...其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合，先用StringIndexer将标签转化成标签索引，进行模型训练，然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签。

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