文章大纲 spark 中的正则化 Normalizer 源代码 参考文献 spark 中的正则化 Normalizer 标准化文档： http://spark.apache.org/docs/latest...使用给定的p-范数规范化向量，使其具有单位范数。...import org.apache.spark.ml.attribute.AttributeGroup import org.apache.spark.ml.linalg....{Vector, VectorUDT} import org.apache.spark.ml.param....中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest
Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。...因此，在pipeline的fit()方法运行后，它会产生一个PipelineModel，其也是一个Transformer。这PipelineModel是在测试时使用 ; 下图说明了这种用法。 ?...Runtime checking:由于pipelines能够操作带有不同数据类型的Dataframe，肯定不能使用编译时类型检查。...模型的导入导出功能在spark1.6的时候加入了pipeline API。大多数基础transformers和基本ML models都支持。...Param 2 import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.linalg
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。...后来进入阿里工作，特征处理基本上使用PAI 可视化特征工程组件+ODPS SQL，复杂的话才会自己写python处理。最近重新学习了下pyspark，笔记下如何使用pyspark做特征工程。...我们使用movielens的数据进行，oneHotEncoder、multiHotEncoder和Numerical features的特征处理。...main from pyspark import SparkConf from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder..., StringIndexer, QuantileDiscretizer, MinMaxScaler from pyspark.ml.linalg import VectorUDT, Vectors from
文章大纲 spark 中的标准化 Standardizes 源代码 参考文献 spark 中的标准化 Standardizes Standardizes features by removing the...代码： https://github.com/apache/spark/blob/v3.1.2/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/feature/StandardScaler.scala...import org.apache.spark.ml._ import org.apache.spark.ml.linalg._ import org.apache.spark.ml.param._...import org.apache.spark.ml.param.shared._ import org.apache.spark.ml.stat.Summarizer import org.apache.spark.ml.util...中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest
这个问题的讨论最初来自公司内部邮件，我只是把这个问题的讨论内容记录下来。...有一些项目组在定位问题的时候发现，在使用 “for(x in array)” 这样的写法的时候，在 IE 浏览器下，x 出现了非预期的值。...有一种粗暴的解决办法： for (name in object) { if (object.hasOwnProperty(name)) { .... } } 还有人提到了使用 for(var i=0;i...的循环时的问题，因为 JavaScript 没有代码块级别的变量，所以这里的 i 的访问权限其实是所在的方法。...使用 JavaScript 1.7 中引入的 “let”可以解决这个问题，使 i 成为真正的代码块级别的变量： for(let i =0; i < a.length; i++) 最后，在 Google
，这一部分包括通过Pipelines API介绍的主要概念，以及是从sklearn的哪部分获取的灵感； DataFrame：这个ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集来持有某一种数据类型...pipeline持久化到硬盘上是值得的，在Spark 1.6，一个模型的导入/导出功能被添加到了Pipeline的API中，截至Spark 2.3，基于DataFrame的API覆盖了spark.ml和...pyspark.ml； 机器学习持久化支持Scala、Java和Python，然而R目前使用一个修改后的格式，因此R存储的模型只能被R加载，这个问题将在未来被修复； 机器学习持久化的向后兼容性 通常来说...这个例子包含预测器、转换器和参数的主要概念； Scala: import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.linalg...; import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionModel; import org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT
下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下，会有所收获！ VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择列，可以基于下标索引，也可以基于列名。...如果是下标都可以使用setIndices方法 如果是列名可以使用setNames方法。使用这个方法的时候，vector字段需要通过AttributeGroup设置每个向量元素的列名。...getFeatureIndicesFromNames found no feature with name f8 in column StructField(userFeatures,org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT...而且每个特征都要经过这样的变换，非常繁琐。有了RFormula，几乎可以一键把所有的特征问题解决。...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
文章大纲 spark 中的归一化 MaxAbsScaler MinMaxScaler 参考文献 spark 中的归一化 MaxAbsScaler http://spark.apache.org/docs.../latest/api/scala/org/apache/spark/ml/feature/MaxAbsScaler.html MinMaxScaler http://spark.apache.org/...docs/latest/api/scala/org/apache/spark/ml/feature/MinMaxScaler.html Rescale each feature individually...中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/org/apache/spark/ml/feature/index.html 概念简介 https://blog.csdn.net/u014381464/article/details
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。...从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。Spark的主要机器学习API现在是包中的基于DataFrame的API spark.ml。 有什么影响？...MLlib的基于DataFrame的API提供跨ML算法和跨多种语言的统一API。 数据框便于实际的ML管线，特别是功能转换。 什么是“Spark ML”？...这主要是由于org.apache.spark.ml基于DataFrame的API所使用的Scala包名以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...由于运行时专有二进制文件的授权问题，netlib-java默认情况下，我们不包含本地代理。
在使用python时，常常会出现Memory Error，主要是由于python不会自动回收内存，造成内存一直占用，可以采取手动释放内存的方法，详见http://blog.csdn.net/nirendao...在使用python将结果输出到文件时，可以采取： 方法一：将结果保存至python的数据结构DataFrame中，最后处理完成后一次性写到输出文件。 ...在数据量较小的情况下可以采用方法一，但是当数据量很大时，方法二比较适合。
一、前话 最近在开发金融类的k线、盘口业务，而这些业务的海量数据如何存储，公司的技术选型，选择了MongoDB。...而对k线这类业务来说，查询历史数据是必要的功能，所以我便开始编写对MongoDB进行查询的接口，也就是在这个时候，问题出现了。...前端在调用接口时会发过来两个时间戳（必填），一个是开始时间（startTime），另一个是结束时间（endTime）,我需要显示指定时间里的数据，我心想：OK，太容易了，我直接闭眼敲… 二、代码-问题出现的场景...看着没问题，调用一下 因为modb数据库已经有大量的数据，只需要在数据库中选择两个时间段传递过来测试就行了，也就是这一套操作下来出去的问题： 我选择了一段时间，期待着他给我反馈这一段时间的数据，程序确实返回了数据...三、解决 我开始反复对时间戳进行修改，来确认是否是数据的问题，刚好我的同事（阿贵）过来了，他看了代码也感觉是非常奇怪，于是便回到工位去查询资料，而我也接着对线这个问题，直到同事（阿贵）他发来了一个图片：
Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。...2、updateStateByKey 在上面的那个案例中存在这样一个问题： 每个批次的单词次数都被正确的统计出来，但是结果不能累加！...Spark自己维护offset 使用低层次的API 扩展：关于消息语义 实现方式 消息语义 存在的问题 Receiver at most once 最多被处理一次 会丢失数据 Receiver+WAL...高效 Receiver实现数据的零丢失是将数据预先保存在WAL中，会复制一遍数据，会导致数据被拷贝两次，第一次是被kafka复制，另一次是写到WAL中。而Direct不使用WAL消除了这个问题。...时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费 //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
当Spring容器启动时，会扫描带有@Component注解的类，并将它们实例化为bean。这些bean会被添加到Spring容器的bean工厂中，以便在应用程序中使用。...当Spring容器创建带有@Autowired注解的bean时，会自动查找匹配的类型进行注入。如果找到多个匹配的类型，则会抛出异常。...当Spring容器创建带有@Resource注解的bean时，会优先使用名称匹配进行注入。如果找不到匹配的名称，则会使用类型匹配进行注入。...在使用@Component、@Autowired或@Resource注解进行依赖注入时，还需要注意以下几点： 如果希望使用@Autowired注解注入多个匹配的类型，可以使用@Qualifier注解指定具体的...如果希望使用@Autowired或@Resource注解注入的依赖不存在，可以使用@Autowired(required=false)或@Resource(required=false)，并在代码中进行相应的处理
spark的ml中已经封装了许多关于特征的处理方式: 极大方便了我们在做数据预处理时的使用。...比较简单的方式：spark ml本质上就是对dataframe的操作，可以在代码中处理df以实现该功能。...在使用该model进行转换的时候，实际上就是使用代理df里的规则对数据集进行处理 transformSchema ：生成新的schema信息 copy：返回一个相同UID的实例，包含extraMap的信息...,下面是使用我们的计算公式来计算得到的结果....然后来测试下，我们编写的代码的结果。 将我们刚编写的代码放入org.apache.spark.ml.feature包下,重新编译打包，引入工程.
问题1：SPARK与HADOOP之间的关系？ spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架，spark就可以运行在hadoop集群中。...spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据，也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2：SPARK支持的开发语言？ ...问题4：SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存时，spark如何处理？ spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。...默认情况下，spark采取重新计算的方式，即每次请求内存中的数据时，spark都是重新从磁盘中读取数据到内存，然后重新计算。...local[n]中的n代表的是CPU核数，这个n也可以理解成spark并行执行数。 问题6：执行spark时一定需要存在hadoop环境么？
想跑一下下面的代码，死活有问题，哎，我就很讨厌java这套东西，环境配置半天不说，还慢的要死 /** * Created by Administrator on 2016/3/31. */ import...org.apache.spark....._ object simpleApp { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark...Pi").setMaster("local") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length > 0)...() } } 下面分享一个ibm 大数据基础的培训资料： http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9478412
需求场景： 我们的产品需要与客户的权限系统对接，即在登录时使用客户的认证系统进行认证。集成认证的方式是调用客户提供的jar包，调用userService的authenticate方法。...在我们的Scala项目中，可以直接将要依赖的jar包放在module的lib文件夹下，在使用sbt执行编译和打包任务时，会自动将lib下的jar包放入classpath中。...然而事与愿违，当我们将真正的jar包放在本地的classpath中时，运行时却找不到这个jar包。问题出现在哪里？...故而需要在前面的脚本中，为spark-submit添加如下内容： --files /appcom/mort/thirdparty_jars/clientKey.pk \ 三个问题给我制造了一定的麻烦，尤其是第二个问题的解决...虽然花费了一些时间，但问题的解决还是颇有价值的。
(image-320b40-1608800133019)] 立马上后台看日志，但是却发现这个异常是RPC内部处理时抛出来的，第一反应那就是找上游服务提供方，问他们是不是改接口啦？准备开始甩锅！ ?...还有更奇怪的事情，那就是同时装了好几套环境，其他环境是没问题的，此时就没再去关注，后来发现只有在重启了服务器之后，这个问题就会作为必现问题，着实头疼。...问题定位 到这里只能老老实实去debug RPC调用过程的源码了。...然后就要确定下执行ServiceLoader.load方法时，最终ServiceLoader的loader到底是啥？...问题就在于CompletableFuture.runAsync这里，这里并没有显示指定Executor，所以会使用ForkJoinPool线程池，而ForkJoinPool中的线程不会继承父线程的ClassLoader
然而我在自己的笔记本上用得很好的配置，同样的、_vimrc 和插件平移到工作机上以后就出问题了， 的时候 gVim 底部提示： Error: Required vim compiled...，首先想到的是 gVim 编译时未加入 +python 选项。...由此看出，在 Vim.org 下载的 Windows 版 gVim 的 Vim 编译时倒确实未启用 Python 支持，但是 gVim 启用了。我明明使用的是 gVim，不是 Vim 呀！...笔记本上都可以做到，那应该不是 gVim 版本的问题。...所以： 如果在 Windows 下使用 gVim 写 Python 而且想要自动补全，那安装的 gVim 与 Python 的版本要对应，比如使用的官网下载的 32 位 gVim，就安装 32 位的 Python
之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作，但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型（比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone）的问题...Spark要读取数据库需要解决两个问题： 分布式读取； 原始表数据到DataFrame的映射。...目录下，或者spark2-submit提交spark application时添加--jars参数 val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options...，用来放置某些字段名用了数据库的保留字（有些用户会使用数据库的保留字作为列名）； 其他......。...StringType，这样就能够解决问题了； register新创建的 JdbcDialect 对象。
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