Spark ML Kmeans give : org.apache.spark.SparkException:无法执行用户定义的函数($anonfun$2：(vector) => int) - 腾讯云开发者社区

RDD rdd = sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) # 为每个元素执行的函数 def func(element): return element...$anonfun$abortStage$2(DAGScheduler.scala:2721) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler....([1, 2, 3, 4, 5]) # 为每个元素执行的函数 def func(element): return element * 10 # 应用 map 操作，将每个元素乘以 10...rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行的代码...RDD rdd = sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) # 为每个元素执行的函数 def func(element): return element

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor..." org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$...在这个方法中所调用的方法query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor

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大数据常见错误解决方案转

$2 cannot be cast to scala.Function1 解决方法：聚合函数不能用UDF，而应该定义UDAF 73、SPARK SQL replacement for mysql GROUP_CONCAT...aggregate function 解决方法：自定义UDAF 74、在intellij idea的maven项目中，无法New scala文件解决方法：pom.xml加入scala-tools...打包scala和java的混合项目解决方法：使用指令 mvn clean scala:compile compile package 84、sparkSQL的udf无法注册UDAF聚合函数解决方法...，以便于presto使用对应的适配器，修改为：connector.name=hive-hadoop2 129、org.apache.spark.SparkException: Task failed...脚本不能正常运行，但是使用手动执行没有问题解决方法：在脚本第一行写上source /etc/profile,因为cront进程不会自动加载用户目录下的.profile文件 143、SparkListenerBus

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spark sql读取hudi表数据

这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users.../wangkai/apps/install/hudi/0.10.0/hudi-spark-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar 4.执行过程中会出现错误错误如下： Caused...:636) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:260) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan...$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:252) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1

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Spark 闭包（Task not serializable）问题分析及解决

问题描述及原因分析在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。...出现“org.apache.spark.SparkException: Task not serializable”这个错误，一般是因为在map、filter等的参数使用了外部的变量，但是这个变量不能序列化...引用成员变量的实例分析如上所述，由于Spark程序中的map、filter等算子内部引用了类成员函数或变量导致需要该类所有成员都需要支持序列化，又由于该类某些成员变量不支持序列化，最终引发Task无法序列化问题...程序中的map、filter等算子内部引用了类成员函数或变量导致该类所有成员都需要支持序列化，又由于该类某些成员变量不支持序列化，最终引发Task无法序列化问题。...（2）对于依赖某类成员函数的情形如果函数功能独立，可定义在scala object对象中（类似于Java中的static方法），这样就无需一来特定的类。

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Spark入门，概述，部署，以及学习（Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎）

3 2：特点二:易用 4 Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。...这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。...也可以将scala和hadoop的目录以及自定义内存大小进行定义，如下所示：注意：可以去spark的sbin目录里面的start-master.sh使用more start-master.sh命令来查找...worker节点 7 2.在node1上执行sbin/start-all.sh脚本，然后在node2上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master 4：执行Spark程序（执行第一个...cup核数为2个注意：如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local

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spark1.x升级spark2如何升级及需要考虑的问题

*相关属性的操作，明明存在的属性，使用SHOW TBLPROPERTIES tb("spark.sql.sources.schema.numParts")无法获取到，同理也无法执行ALTER TABLE...2.x中会被省略为... 2.x中默认不支持笛卡尔积操作，需要通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启 OLAP分析中常用的GROUPING__ID函数在2.x变成了GROUPING_ID...() 如果你有一个基于Hive的UDF名为abc，有3个参数，然后又基于Spark的UDF实现了一个2个参数的abc，在2.x中，2个参数的abc会覆盖掉Hive中3个参数的abc函数，1.6则不会有这个问题.../jira/browse/SPARK-18209 Spark 2.1以后，窗口函数ROW_NUMBER()必须要在OVER内添加ORDER BY，以前的ROW_NUMBER() OVER()执行会报错...DESC FORMATTED tb返回的内容有所变化，1.6的格式和Hive比较贴近，2.x中分两列显示异常信息的变化，未定义的函数，Spark 2.x: org.apache.spark.sql.AnalysisException

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Spark中的聚类算法

Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：...Vector features Feature vector 输出列 Param name Type(s) Default Description predictionCol Int prediction...Predicted cluster center 例子 from pyspark.ml.clustering import KMeans # Loads data. dataset = spark.read.format...，spark.ml基于给定数据通过期望最大化算法来归纳最大似然模型实现算法；输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol Vector...features Feature vector 输出列 Param name Type(s) Default Description predictionCol Int prediction Predicted

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【Spark Mllib】K-均值聚类——电影类型

import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating val rawData = sc.textFile("/PATH/ml-100k/u.data"...最后，在用户相关因素的特征向量上训练K-均值模型： // run K-means model on movie factor vectors import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans...下面让我们定义这个度量函数，注意引入Breeze库（MLlib的一个依赖库）用于线性代数和向量运算： // define Euclidean distance function import breeze.linalg...Double = pow(v1 - v2, 2).sum 利用上面的函数对每个电影计算其特征向量与所属类簇中心向量的距离: // join titles with the factor vectors,...MLlib提供的函数computeCost可以方便地计算出给定输入数据RDD [Vector]的WCSS。

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Spark集群从搭建到任务提交-第N次记录

部分，包括用IDEA打包 jar 上传执行和IDEA远程提交执行，这里也都分别作了记录。...各版本如下：配置项版本备注 Hadoop 2.7.3 Java 1.8.0 Scala 2.11.8 待安装 Spark 2.2.0 待安装主节点安装Scala环境下载、解压、改名、放到自定义路径...下载、解压、改名、放到自定义目录 $ wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz $ tar -zxvf...要执行计算任务，所以主节点最好不要有worker以免出现计算任务争夺主节点资源 Spark UI 正常视图 ?...: Exception thrown in awaitResult at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala

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学习Spark——那些让你精疲力尽的坑

).map{(x:Int)=>x+1}.mkString(",")); println(Array(1,2,3,4) map{(x:Int)=>x+1} mkString(","));...): Int = x + 1 } 运行的时候，报错mkString无法识别。...1.3 Spark与Intellij集成的问题 Spark环境都安装好了，所以想在Intellij中运行Spark程序，但是在添加了Spark的相关依赖后，发现无法编译通过。... lines = spark.textFile("hdfs://jackie:8020/"); /** * 对于从数据源得到的DStream，用户可以在其基础上进行各种操作...解决方法：采取的做法是根据执行hadoop namenode –format得到成功的提示。 ? 这时候再执行jps命令，我们就可以看到datanode了 ?

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探索MLlib机器学习

MLlib是Spark的机器学习库，包括以下主要功能。...4| I love spark| 1.0| | 5| big data| 0.0| +---+-----------------+-----+ 2，定义模型 tokenizer...# 载入数据 dfdata = spark.read.format("libsvm").load("data/sample_kmeans_data.txt") # 训练Kmeans模型 kmeans...这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。...Mllib支持网格搜索方法进行超参调优，相关函数在spark.ml.tunning模块中。

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学习Spark——那些让你精疲力尽的坑

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

反复执行第2步和第3步，直到聚类中心不再改变或者聚类次数达到设定迭代上限或者达到指定的容错范围示例图： ?...Spark MLlib对KMeans的实现分析 ---- Spark MLlib针对"标准"KMeans的问题，在实现自己的KMeans上主要做了如下核心优化： 1....sqDist = Vectors.sqdist(v1, v2) } //精度不满足要求时，则进行Vectors.sqdist(v1, v2)的处理，即原始的距离计算 Spark MLlib中KMeans...相关源码分析 ---- 基于mllib包下的KMeans相关源码涉及的类和方法（ml包下与下面略有不同，比如涉及到的fit方法）： KMeans类和伴生对象 train方法：根据设置的KMeans聚类参数...new KMeansModel(centers.map(_.vector), distanceMeasure, cost, iteration) } Spark MLlib的KMeans应用示例 -

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大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFM模型的挖掘型标签开发

大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法~ ? ---- 我们本次需要开发的标签是用户价值。...然后我们在对KMeans聚合计算后的数据进行一个查询的过程中，就可以调用UDF，实现用户id和用户价值分类id进行一个匹配。...// 需要自定义UDF函数 val getRFMTags: UserDefinedFunction = udf((featureOut: String) => { // 设置标签的默认值...org.apache.spark.ml.clustering....{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction

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如何做Spark 版本兼容

案例在Spark 1.6 时，大部分机器学习相关的类使用的向量还是 org.apache.spark.mllib.linalg.Vector 而到2.0后，已经基本都变更成 org.apache.spark.ml.linalg.Vector...这就造成了一个比较大的困难，比如下面的代码就很难做到兼容了，切换Spark就无法通过编译： //定义一个函数，将一个字符串转化为Vector val t = udf { (features: String...: Int) = { val clzzName = if (org.apache.spark.SPARK_VERSION.startsWith("2")) { "org.apache.spark.ml.linalg.Vectors...(org.apache.spark.SPARK_VERSION.startsWith("2")) { "org.apache.spark.ml.linalg.Vector" } else...而如果通过反射，因为返回值我们无法确定(有可能是org.apache.spark.ml.linalg.Vector，也有可能是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)，

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Spark MLlib之 KMeans聚类算法详解

问题导读 1.什么是Spark MLlib ？ 2.Spark MLlib 分为哪些类？ 3.KMeans算法的基本思想是什么？ 4.Spark Mllib KMeans源码包含哪些内容？...一直想学习下Spark 的机器学习，今天总结整理下。 1.什么是Spark MLlib MLlib 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。...，并将这个平均值作为新的聚类中心；反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止。...5.Spark Mllib KMeans源码分析 class KMeansprivate ( privatevar k: Int, privatevar maxIterations:...KMeans主入口函数 /** * Train a K-means model on the given set of points; `data` should be cached for

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大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFE模型的挖掘型标签开发

页面互动度 E（ Engagements）：互动度的定义可以根据不同企业或行业的交互情况而定，例如可以定义为页面浏览时间、浏览商品数量、视频播放数量、点赞数量、转发数量等。...，关于代码中有任何的疑惑，可以私信联系我哟~ import com.czxy.base.BaseModel import org.apache.spark.ml.clustering....{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction...) // F(用户在特定时间周期内访问或到达的频率) // E(页面的互动度,注意:一个页面访问10次，算1次) // 引入隐式转换 import spark.implicits...大多数情况下，我们是无法预先确定K值的大小，所以有认真看过之前介绍机器学习常见面试题的朋友(?关于机器学习的面试题，你又了解多少呢?)，肯定对于肘部法则有一定的印象。

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

]: 0.40278182653648853 因为行和列的对称关系，因此聚合函数在两个方向上都可以计算，只需指定 axis 即可。...实际上，因为 Koalas 也是将 pandas 的操作转成 Spark DataFrame 来执行，因为 Spark DataFrame 内核本身的特性，注定 Koalas 只是看上去和 pandas...这里真正的错误和 Date 是时间戳有关，那么我们只取 int 类型的字段做 shift 总可以了吧。...提 PyODPS DataFrame 的原因是，我们在几年前就发现，虽然它提供了 pandas-like 的接口，一定程度上让用户能用类似 pandas 的思维解决问题，然而，当用户问我们，如何向后填充数据...在单机真正执行时，根据初始数据的位置，Mars 会自动把数据分散到多核或者多卡执行；对于分布式，会将计算分散到多台机器执行。 Mars DataFrame 保留了行标签、列标签和类型的概念。

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【错误记录】Python 中使用 PySpark 数据计算报错 ( SparkException: Python worker failed to connect back. )

Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

大数据常见错误解决方案转

推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择

spark sql读取hudi表数据

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【Spark Mllib】K-均值聚类——电影类型

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