DataWorks中EMR Serverless Spark版本的用户画像分析的加工数据阶段
本文为您介绍如何用Spark SQL创建外部用户信息表ods_user_info_d_spark以及日志信息表ods_raw_log_d_spark访问存储在私有OSS中的用户与日志数据，通过DataWorks的EMR Spark SQL节点进行加工得到目标用户画像数据，阅读本文后，您可以了解如何通过Spark SQL来计算和分析已同步的数据，完成数仓简单数据加工场景。
Spark作业读写OSS数据
本文以Spark自带的PageRank作业为例，介绍如何在ACK集群中运行Spark作业，并配置读写位于阿里云OSS（对象存储服务）中的数据。
DataWorks中如何同步数据至EMR Serverless Spark
本教程以MySQL数据源中的用户基本信息ods_user_info_d表和HttpFile中的网站访问日志数据user_log.txt文件为例，通过数据集成离线同步任务分别同步至私有OSS中，再通过Spark SQL创建外部表来访问私有OSS数据存储。本章节旨在完成数据同步操作。
通过Spark SQL读DLF管理的数据
数据湖构建 DLF（Data Lake Formation）提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力，您可以在云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版中通过Spark SQL访问DLF中的元数据。
【机器学习】Spark ML 对数据进行规范化预处理 StandardScaler 与向量拆分
什么数据规范化？ 规范化（Normalization）是一种数据预处理技术，用于将不同范围的特征值映射到相同的范围内。其中，StandardScaler 是一种规范化的方法，它将特征值转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。 需要注意的是，StandardScaler 的使用需要对数据进行归一...
【机器学习】Spark ML 对数据特征进行 One-Hot 编码
什么是 One-Hot 编码？ 在机器学习中，一般需要对非数值型的特征进行编码处理，将其转化为数值型的特征。其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。 One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说，对于一个有 $k$ 个不同取值的...
Apache Spark ML Pipeline：过滤数据集中的空行
在我的Spark ML Pipeline（Spark 2.3.0）中我使用RegexTokenizer如下： val regexTokenizer = new RegexTokenizer() .setInputCol("text") .setOutputCol("words") .setMinTokenLength(3) 它转换DataFrame为具有单词数组的那个，例如： tex...
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