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SparkR：数据科学家的新利器

(),unpersist() 数据保存：saveAsTextFile()，saveAsObjectFile() 常用的数据转换操作，如map(),flatMap(),mapPartitions()等 数据分组...、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()...等 排序操作,如sortBy(), sortByKey(), top()等 Zip操作，如zip(), zipWithIndex(), zipWithUniqueId() 重分区操作，如coalesce...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

),unpersist() 数据保存：saveAsTextFile()，saveAsObjectFile() 常用的数据转换操作，如map(),flatMap(),mapPartitions()等 数据分组...、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()...等 排序操作,如sortBy(), sortByKey(), top()等 Zip操作，如zip(), zipWithIndex(), zipWithUniqueId() 重分区操作，如coalesce...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。

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    Spark 生态系统组件

    Spark Streaming Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高吞吐、高容错的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter 和ZeroMQ 等）进行类似...批处理、流处理与交互式分析的一体化：Spark Streaming 是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，也就是把Spark Streaming 的输入数据按照批处理大小（如几秒）分成一段一段的离散数据流...· 在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join 操作。...为了能够使用R 语言分析大规模分布式的数据，伯克利分校AMP 实验室开发了SparkR，并在Spark 1.4 版本中加入了该组件。...通过SparkR 可以分析大规模的数据集，并通过R Shell 交互式地在SparkR 上运行作业。

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    Apache Spark 1.1中的统计功能

    随机数据生成 随机数据生成对于测试现有算法和实现随机算法（如随机映射）非常有用。...我们在 mllib.random.RandomRDDs下提供了用于生成弹性分布式数据集（RDDs）的方法，这些数据集包含服从某种分布（如均匀分布、标准正态分布或泊松分布）的独立同分布值。...SparkR 怎么样呢？ 在这一点上，你可能会问：为什么明明存在 SparkR 项目的，我们还要在 Spark 内提供统计功能的本地支持呢？...我们希望在将来这些特性能够被 SparkR 调用。...总结要点 除了一套熟悉的 API 以外，Spark 中的统计功能还给 R 和 SciPy 用户带来巨大收益，如可扩展性、容错性以及与现有大数据管道的无缝集成。

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    Spark1.0.0 学习路线指导

    作为大数据处理平台的开源软件Spark，由于其一体化的解决方案、高效的代码编写速度、高速的计算能力，将不断在大数据阵营中脱颖而出。...Spark1.0.0 的新特性 Spark1.0.0 生态圈一览 2：原理篇 Spark1.0.0 运行架构基本概念 RDD 细解 Spark RDD Spark Streaming RDD Spark...SQL RDD MLLib RDD GraphX RDD DAG Scheduler 细解 Task Scheduler 细解 Spark1.0.0 Standalone 运行架构实例解析 Spark1.0.0...Spark1.0.0 性能调优 4：Spark生态环境 Spark1.0.0 生态环境 Spark SQL 简介 Spark MLlib 简介 Spark GraphX 简介 BlinkDB 简介 SparkR...Spark1.0.0 应用 Spark1.0.0 和 Hbase Spark1.0.0 和 RDBMS SparkStreaming 和 flume Spark SQL和hive Spark1.0.0 案例 历史数据和实时数据分析

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    【C++篇】启航——初识C++（上篇）

    如编译器、数据库、操作系统、浏览器等等 2. ⾳视频处理。...如：游戏服务、流媒体服务、量化⾼频交易服务等 5. 游戏引擎开发。...嵌⼊式开发。嵌⼊式把具有计算能⼒的主控板嵌⼊到机器装置或者电⼦装置的内部，通过软件能够控制这些装置。...⽐如：智能⼿环、摄像头、扫地机器⼈、智能⾳响、⻔禁系统、⻋载系统等等，粗略⼀点，嵌⼊式开发主要分为嵌⼊式应⽤和嵌⼊式驱动开发。 7. 机器学习引擎。...STL源码剖析：主要从底层实现的⻆度结合STL源码，庖丁解⽜式剖析STL的实现，是侯捷⽼师的经典之作。可以很好的帮助我们学习别⼈⽤语法是如何实现出⾼效简洁的数据结构和算法代码，如何使⽤泛型封装等。

    10710

    取代而非补充，Spark Summit 2014精彩回顾

    Spark新增了一些重要的组件，如Spark SQL运行机制，一个更大的机器学习库MLLib，以及丰富的与其它数据处理系统的集成。...关于Spark在大数据领域未来角色，Matei设想Spark很快会成为大数据的统一平台，各种不同的应用，如流处理，机器学习和SQL，都可以通过Spark建立在不同的存储和运行系统上。 2....加州大学伯克利分校Zongheng Yang：SparkR R是数据科学家们进行分析和绘图的最广泛使用的语言之一，但是它只能运行在一台计算机上，当数据大到超过其内存时，R就会变得无能为力了。...SparkR是R的一个程序包，因此它提供了在R的环境中使用Spark的一个简易方法。SparkR允许用户创建RDD并用R函数对其进行变换。在R交互环境中可以给Spark计算机群提交作业。...在SparkR中还可以方便地利用现有的R程序包。更多详细信息请参考http://amplab-extras.github.io/SparkR-pkg。 2.

    2.4K70

    【C++篇】迈入新世界的大门——初识C++（上篇）

    如编译器、数据库、操作系统、浏览器等等 2. ⾳视频处理。...如：游戏服务、流媒体服务、量化⾼频交易服务等 5. 游戏引擎开发。...嵌⼊式开发。嵌⼊式把具有计算能⼒的主控板嵌⼊到机器装置或者电⼦装置的内部，通过软件能够 控制这些装置。...⽐如：智能⼿环、摄像头、扫地机器⼈、智能⾳响、⻔禁系统、⻋载系统等等，粗 略⼀点，嵌⼊式开发主要分为嵌⼊式应⽤和嵌⼊式驱动开发。 7. 机器学习引擎。...》STL源码剖析：主要从底层实现的⻆度结合STL源码，庖丁解⽜式剖析STL的实现，是侯捷⽼师的经典 之作。可以很好的帮助我们学习别⼈⽤语法是如何实现出⾼效简洁的数据结构和算法代码如何使⽤ 泛型封装等。

    5300

    ServiceMesh究竟解决什么问题？

    随着数据量不断增大，吞吐量不断增加，业务越来越复杂，服务的个数会越来越多，分层会越来越细，除了数据服务层，还会衍生出业务服务层，前后端分离等各种层次结构。...如上图粉色部分所示，RPC分为： RPC-client，它嵌在调用方进程里 RPC-server，是服务进程的基础 不只是微服务，MQ也是类似的架构： 如上图粉色部分所示，MQ分为： MQ-send-client...例如：数据收集 如果要对RPC接口处理时间进行收集，来实施统一监控与告警，也需要对RPC-client进行升级。...一个思路是，将服务拆分成两个进程，解耦。...架构演进，永无穷尽，痛点多了，自然要分层解耦。希望大家有收获，后续再细聊SM的设计与架构细节。 思路比结论更重要。

    1.4K30

    Nat. Commun. | 预测肽特性的模块化深度学习框架

    MS2 模型：MS2 模型由⼀个嵌⼊层、位置编码器层和四个变换器层以及两个 FC 层组成。嵌⼊层不仅可以嵌⼊氨基酸序列和修饰，还嵌⼊元数据（如果需要），包括电荷状态、归⼀化碰撞能量和仪器类型。...每个数据集的前缀“PT”指的是ProteomeTools。经过多种数据集测试发现，预训练的MS2模型表现良好，在经过微调后基本可以适应各个数据集的预测。...值得注意的是，在仅10个多肽上的迁移学习大大提高了测试数据的预测精度，最⼤改进⾼达 60%。这表明，由于迁移学习的强⼤功能，预训练的模型可以适 应新情况，只需很少的额外数据。...此功能旨在与现代开放搜索引擎（如pFind）结合使⽤来增强 HLA 肽的识别，pFind通过使⽤序列标签技术识别意外的 PTM。...尽管AlphaPeptDeep功能强大且易于使用，但传统的机器学习问题，如框架中的过拟合等，仍然需要用户自行解决。但是，模型商店为任何属性预测问题提供了基线模型。

    66310

    【C++篇】迈入新世界的大门——初识C++（上篇）

    如编译器、数据库、操作系统、浏览器等等 ⾳视频处理。常⻅的⾳视频开源库和⽅案有FFmpeg、WebRTC、Mediasoup、ijkplayer，⾳视频开发最主要的技术栈就是C++。 PC客⼾端开发。...很多游戏引擎就都是使⽤C++开发的，游戏开发要掌握C++基础和数据结构，学习 图形学知识，掌握游戏引擎和框架，了解引擎实现，引擎源代码可以学习UE4、Cocos2d-x等开源 引擎实现 嵌⼊式开发。...嵌⼊式把具有计算能⼒的主控板嵌⼊到机器装置或者电⼦装置的内部，通过软件能够 控制这些装置。...⽐如：智能⼿环、摄像头、扫地机器⼈、智能⾳响、⻔禁系统、⻋载系统等等，粗略⼀点，嵌⼊式开发主要分为嵌⼊式应⽤和嵌⼊式驱动开发。 机器学习引擎。...STL源码剖析：主要从底层实现的⻆度结合STL源码，庖丁解⽜式剖析STL的实现，是侯捷⽼师的经典之作。可以很好的帮助我们学习别⼈⽤语法是如何实现出⾼效简洁的数据结构和算法代码，如何使⽤泛型封装等。

    12310

    C++入门（1）

    ⾯对项⽬中复杂的软件开发任务，特别是模拟和操作系统的开发⼯作，他感受到了现有语⾔（如C语⾔）在表达能⼒、可护性和可扩展性⽅⾯的不⾜。...如编译器、数据库、操作系统、浏览器等等 2. ⾳视频处理。常⻅的⾳视频开源库和⽅案有FFmpeg、WebRTC、Mediasoup、ijkplayer，⾳视频 开发最主要的技术栈就是C++。...如：游戏服务、流媒体服务、量化⾼频交易服务等 5. 游戏引擎开发。...嵌⼊式开发。嵌⼊式把具有计算能⼒的主控板嵌⼊到机器装置或者电⼦装置的内部，通过软件能够 控制这些装置。...⽐如：智能⼿环、摄像头、扫地机器⼈、智能⾳响、⻔禁系统、⻋载系统等等，粗 略⼀点，嵌⼊式开发主要分为嵌⼊式应⽤和嵌⼊式驱动开发。 7. 机器学习引擎。

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    当公路的规则与秩序，被昇腾AI时刻守护

    概要来说，“智慧交通”项目就是以AI算法来赋能高速公路上部署于各处的监控视频，并配合其他数据，识别可能出现的各种情况并反馈到管理方，及时制止不良行为的发生。...例如，车辆通过ETC关卡时，摄像头采集到的车型数据会通过AI算法得到一个结果，再与采集到的ETC信息数据进行比对，如果出现不匹配的现象，则会提醒相关工作人员及时制止偷逃通行费等不良行为。...又例如，通过智能车型识别，配合地磅等数据，对当前车辆的超载情况进行评估，以协助工作人员的治超工作。...一个典型数据是，传统自备算力设备需要30天的训练工作量，在人工智能计算中心的的算力资源下，只需要3天时间即可完成，效率提升10倍。...赛事过程中，交嵌信息除了可以获得线上专家的问题解答，还深入参与到昇腾AI在广州地区面向开发者、伙伴群体的专业培训活动当中，如昇腾AI开发者创享日、昇腾AI训练营等活动，提升了技术能力。

    36610

    Java程序员学习Go指南（二）

    嵌⼊字段的类型既是类型也是名称。...在java中只有父类才会做到方法的覆盖，但是在Go中，嵌⼊字段的⽅法集合会被⽆条件地合并进被嵌⼊类型的⽅法集合中。...只 要名称相同，⽆论这两个⽅法的签名是否⼀致，被嵌⼊类型的⽅法都会“屏蔽”掉嵌⼊字段的同名⽅法。也就是说不管返回值类型或者方法参数如何，只要名称相同就会屏蔽掉嵌⼊字段的同名⽅法。...，那么该数据类型就是该接口的实现类型，如下： type Pet interface { Name() string Category() string SetName(name...如： * ⽤于获得某个元素的索引表达式。 * ⽤于获得某个切⽚（⽚段）的切⽚表达式。 * ⽤于访问某个字段的选择表达式。 * ⽤于调⽤某个函数或⽅法的调⽤表达式。

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    【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

    ; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 23/07/30 20:11:35 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop...转换为 RDD 对象 , 如 : 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ; 调用 RDD # collect 方法 , 打印出来的 RDD 数据形式 : 列表 / 元组 / 集合 转换后的 RDD 数据打印出来都是列表...For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 23/07/30 20:37:03 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop...For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 23/07/30 20:43:21 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop

    49710

    大数据全体系年终总结

    那么它的适用场景在于准实时的日志分析，或数据接入处理。 　　3、SparkR: 我表示。。没用过~~~~啊哈哈哈~（后续学习） 　　4、SparkML:包含用于机器学习或数据分析的算法包。...3、由数据分析人员运用R或ive或SparkR、ML进行数据分析。 　　...2、jetty：轻量级的servlet,可部署多份，每份里面接入网管发送的数据，数据的存储可存储与BlockingQueue中，由多个线程拉取数据，进行数据的预处理。 　　...总结： 　　对于整个实时项目需要注意的就是数据的封装与解析，怎样提高效率，怎样能够让各个模块儿解耦，走全内存、日志收集及问题等等。  ...主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲线很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。

    68850

    【C++】初识C++（上）

    前言 数据结构暂且总结完，后面高阶数据结构的知识还是需要一种新语言才可以实现，没错，从本篇博客开始，我们正式迈进C++学习中，这篇博客我们先来了解一些C++的入门小东西 个人主页：小张同学...如编译器、数据库、操作系统、浏览器等等 2. ⾳视频处理。...如：游戏服务、流媒体服务、量化⾼频交易服务等 5. 游戏引擎开发。...嵌⼊式开发。嵌⼊式把具有计算能⼒的主控板嵌⼊到机器装置或者电⼦装置的内部，通过软件能够控制这些装置。...⽐如：智能⼿环、摄像头、扫地机器⼈、智能⾳响、⻔禁系统、⻋载系统等等，粗略⼀点，嵌⼊式开发主要分为嵌⼊式应⽤和嵌⼊式驱动开发。 7. 机器学习引擎。

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    构建基于ServiceMesh的中台架构

    微服务架构中，随着数据量不断增大，吞吐量不断增加，业务越来越复杂，服务的个数会越来越多，分层会越来越细，除了数据服务层，还会衍生出业务服务层，前后端分离等各种层次结构。...如上图粉色部分所示，RPC分为： RPC-client，它嵌在调用方进程里 RPC-server，是服务进程的基础 如此这般，越来越多和RPC，和微服务相关的功能，会被加入进来。 例如：负载均衡 ?...例如：数据收集 ? 如果要对RPC接口处理时间进行收集，来实施统一监控与告警，也需要对RPC-client进行升级。 又例如：服务发现 ?...理想很丰满，现实却很骨感，由于： RPC-client，它嵌在调用方进程里 RPC-server，是服务进程的基础 往往会面临以下一些问题： 业务技术团队，仍需要花时间去学习、使用基础框架与各类工具，而不是全心全意将精力花在业务和产品上...一个思路是，将服务拆分成两个进程，解耦。 ?

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