Spark【基础知识 02】【弹性式数据集RDDs】（部分图片来源于网络）
1.RDD简介 RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来，它具有以下特性： 一个 RDD 由一个或者多个分区（Partitions）组成。对于 RDD 来说，每个分区会被一个计算任务所处理，用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数，如果...
Spark RDD（弹性分布式数据集）
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Spark中的RDD（弹性分布式数据集）是其核心概念之一，为大数据处理提供了高度灵活性和性能。本文将深入探讨什么是Spark RDD，以及如何使用它来进行分布式数据处理。 什么是RDD？ RDD是Spark中的核心数据抽象，代表了分布式的不可变数据集。RDD具有以下重要特性： 分布式性：RDD将数据划分为多个分区...
【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~协同过滤————电影推荐协同过滤是利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。在协同过滤算法中有着两个分支，分别是基于群体用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。在电影推荐系统中，通常分为针对用户推荐电影和针对电影推荐用户两种方式。若采用基于用户的推荐模型，则会利用相似用户的评级来计算对某个用户的推....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归过工具类MLUtils加载LIBSVM格式样本文件，每一行的第一个是真实值y，有10个特征值x，用1:double，2:double分别标注，即建立需求函数：y=a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+a_4x_4+…+a_10x_10通过样本数据和梯度下降训练模型，找到10个产生比较合理的参数值（a_1到a_10）回归结果如下部分代....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战（附源码和数据集）
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【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce之单词计数和倒排索引实战（附源码和数据集 超详细）
源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、统计单词出现次数单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版“Hello World。其主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数程序解析首先MapReduce将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，只有二行文字，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key， va....
【云计算与大数据技术】Spark实战项目之判别西瓜好坏（附源码和数据集）
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如何计算spark中的数据集，在加入内存中的大小
如题，数据在磁盘中，一般因为压缩等原因，在加载到内存中，完全展开以后，数据会膨胀很多，为了更好的利用内存，和调整相应参数，如何准确获取到，或者能预估出数据集在内存中的大小 当前尝试使用创建df.cache.count,然后通过执行计划获取数据集大小 val bytes = spark.sessionState.executePlan(df.queryExecution.logical).opti....
Spark框架深度理解三：运行架构、核心数据集RDD
前言由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上，要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。从Hadoop1.0到Hadoop2.0架构的优化和发展探索详解这篇博客大家可以先去温习一下Hadoop整个体系，然后再来了解Spark框架会更有效率。一、Spark集群架构Spark的架构图：Application：用户编写的Spark应用程序，包含一个Driver功能的....
Spark2.X弹性分布式数据集（二）
五、 DataFrame创建方式及功能使用 在Spark中， DataFrame是一 种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有 名称和类型。使得SparkSQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于Data...
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