在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。可以看到，判定函数 f 的形参类型，必须与 RDD 的元素类型保持一致，而 f 的返回结果，只能是 True 或者 False。在任何一个 RDD 之上调用 filter(f)，其作用是保留 RDD 中满足 f（也就是 f 返回 True）的数据元素，而过滤掉不满足 f（也就是 f 返回 False）的数据元素。老规矩，我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。在上面 flatMap 例子的最后，我们得到了元素为相邻词汇对的 wordPairRDD，它包含的是像“Spark-is”、“is-cool”这样的字符串。为了仅保留有意义的词对元素，我们希望结合标点符号列表，对 wordPairRDD 进行过滤。例如，我们希望过滤掉像“Spark-&”、“|-data”这样的词对。掌握了 filter 算子的用法之后，要实现这样的过滤逻辑，我相信你很快就能写出如下的代码实现：
我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。
众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 把老虎标成猴子，把青蛙标成猫，把码头标成纸巾……MIT、Amazon 的一项研究表明，ImageNet 等十个主流机器学习数据集的测试集平均错误率高达 3.4%。 我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。 众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也
综上所述，Spark是一个高性能、可扩展且易用的分布式计算框架，具有丰富的功能和灵活的编程接口，适用于大规模数据处理、实时流处理、机器学习和图计算等各种场景。它在大数据领域发挥着重要的作用，并受到广泛的应用和支持。
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。
胶片颗粒（Film grain）是一种令人愉悦的噪音，可增强视频内容的自然外观。它是在摄影胶片曝光和显影的物理过程中产生的。然而，数字传感器没有经过这样的过程，因此没有胶片颗粒。这会生成无噪声的数字视频，其完美、清晰和明显的边缘和单调的区域会恶化观看者的主观体验。因此，对视频重新添加胶片噪声可以改善视觉体验，内容创作者经常在分发内容之前使用它。这一点尤其被电影行业所接受，许多创作者转向在视频内容中添加电影颗粒的技术，为他们的视频添加质感和温暖，或者有时会产生一种怀旧感。
马上就快过年了，祝福小伙伴们牛年大吉，牛气冲天。本期文章分享的是赵老师在《方法论与工程化解决解决方案》一书中提到的关于如何在用户画像项目开发中进行性能调优的例子，希望大家耐心看完后有所收获！
介绍 作者：Elli Androulaki，Christian Cachin，Konstantinos Christidis，Chet Murthy，Binh Nguyen和MarkoVukolić 该页面记录了块链基础架构的架构，其中块链节点的角色分为对等体（维护状态/分类帐）和排序者（根据分类帐中包含的事务顺序的同意）角色。在通用的块链体系结构（包括Hyperledger Fabric v0.6及更早版本）中，这些角色是统一的（参见Hyperledger Fabric v0.6中的验证对等体）。该体系结
RDD 概念与特性 RDD是Spark最重要的抽象。spark统一建立在抽象的RDD之上。设计一个通用的编程抽象，使得spark可以应对各种场合的大数据情景。RDD模型将不同的组件融合到一起，选用其中的几个/所有，可以应付各种不同的场景。解决了mr的缺陷： 弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset 只读分区数据集，final修饰的 一个分布式的数据集合，是spark中的核心，spark的操作都是围绕RDD展开的 真正的运算是在各个计算节点 当某个RDD操作丢失的时候，可
起因是这样的，作为java开发，发现Go没有类似于java8 stream一样的流处理框架，导致有些逻辑一行能实现的却要写好多行来解决，刚好Go语言也出了泛型，想着用泛型来写应该能和stream一个效果，于是就有了Go-Stream 这个项目，在写Go Stream和用的时候发现了一个关于Golang泛型的一个很有意思的问题，借此我们来聊一下Go语言泛型方法的边界在哪。咱还是循序渐进的展开分析：
识别图像中的感兴趣区域并用边界框和类标签对其进行标记是计算机视觉中的一项关键任务，即目标检测。这项任务有许多应用，并且随着深度学习的发展得到了显著改进。在过去的几十年里，已经开发了几种特殊的一阶段和两阶段目标检测模型。R-CNN家族是最著名的两阶段目标检测器，包括Fast R-CNN和Faster R-CNN。
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。 3.2.1 RDD简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”运算符，能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个
如果因为业务需要，一定要使用 shuffle 操作，无法用 map 类的算子来替代，那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
从CNCF基金会的成立，到Kubernetes社区蓬勃发展，历经6载，17年异军突起，在mesos、swarm等项目角逐中，拔得头筹，继而一统容器编排,其成功的关键原因可概括为以下几点：
Spark大数据分析实战 1.4 弹性分布式数据集 本节将介绍弹性分布式数据集RDD。Spark是一个分布式计算框架，而RDD是其对分布式内存数据的抽象，可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构，而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语，由数据结构和原语设计上层算法。Spark最终会将算法（RDD上的一连串操作）翻译为DAG形式的工作流进行调度，并进行分布式任务的分发。 1.4.1 RDD简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Dist
了解了 Job 的逻辑执行图后，写程序时候会在脑中形成类似上面的数据依赖图。然而，实际生成的 RDD 个数往往比我们想想的个数多。
方法一： from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("isPrime") sc = SparkContext(conf=conf) def isPrime(n): if n<2: return False if n==2: return True if not n&1: return False for i in range(3, int(n**0.5)+2, 2): if n%i =
Job 逻辑执行图 General logical plan GeneralLogicalPlan.png 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果： 从数据源（可以是
在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。
etcd 是云原生架构中重要的基础组件，由 CNCF 孵化托管。etcd 在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册与发现，还可以作为 key-value 存储的中间件。
1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
在前面的篇章中我们介绍了分布式文件系统HDFS 以及列式存储HBase，HDFS提供了可以横向扩展的存储引擎，适合离线分析场景，不适合于随机读写。HBase适合于随机读写，但由于Scan消耗性能，因此不适合于离线分析场景。因此既可以实现数据的快速插入与实时更新，又能实现对数据的快速分析的Kudu出现了。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
将一个RDD变成一个新的RDD’ 比如mapreduce中的map操作，将数据集里的元素做处理变成新的元素，形成RDD’。transformation是不会立刻将结果算出来的，相当于把你的意图记下来，最后还要经过action这样的刺激才会返回计算结果。如下几个算子属于transformation操作： （1）map（func）操作，上图已经用到 （2）filter（func）操作，将满足函数的元素返回true值并保存，不满足的过滤掉 （3）flatMap（func）操作，先将元素进行map，再把所得到的所有元素变成一个对象： <1>flatMap
2. 不错，一共有5处，有在HTML标签之间的（教程1），也有在<script>..</script>之间的。但是呢，该过滤的，< , > 过滤掉了， 该过滤的 " ，也过滤掉了。
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1
问题导读 1.读取日志的过程中，发生异常本文是如何解决的? 2.读取后，如何过滤异常的记录？ 3.如何实现统计点击最高的记录？ 日志分析实战之清洗日志小实例5：实现获取不能访问url http
不知道榜一大哥在哪看到有人分享一个正交工具，有过滤功能。就是在正交生成的一系列用例之后，人为手动再过滤掉一些不要的，不可能出现的用例。就这么一个过滤功能，被榜一大哥看到了，找我要给接口测试平台番外-正交小工具也加上这个功能（不惜重金）。
一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案：
KVC 是键值编码，一个非正式的 Protocol ，提供一种机制来间接访问对象属性，KVO 就是基于 KVC 实现的关键技术之一 在字典数组转模型数组时，使用这个setValuesForKeysWi
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。
切勿直接使用数组的length属性，因为被删除后length属性会减少，导致遍历提前结束，删除不彻底。
该文介绍了CALTag技术，用于相机标定的高精度的自识别标记。CALTag是一种基于二进制图像的标记技术，通过在图像中嵌入小尺寸的矩形标记，使用自编码器来检测这些标记。该文详细介绍了CALTag的源码实现，包括灰度转换、二值化、形态学、连通区域标记、过滤连通区域、计算欧拉数等步骤。该文还提供了相应的参考论文和网站链接。
数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
Emotion cause extraction (ECE),实现的是在文本中给定情感，提取出潜在的原因。这个问题近些年广泛应用而得到人们的关注，然而ECE有两个不足：
在当今互联网时代，网络安全是至关重要的问题。随着网络攻击的日益增多和恶化，企业和网站担心自己的在线资产受到损害。内容分发网络（CDN）作为一种广泛使用的技术，被许多人认为可以提供更好的安全性。本文将探讨CDN的安全性，并评估其在防御攻击方面的能力。
最nb的是可以使用URL编码进行绕过，因为服务器会自动解一层url编码，所以可以对过滤掉的字符进行一次url编码
本文为 DM 源码阅读系列文章的第七篇，在 上篇文章 中我们介绍了 relay log 的实现，主要包括 relay log 目录结构定义、relay log 数据的处理流程、主从切换支持、relay log 的读取等逻辑。本篇文章我们将会对 DM 的定制化数据同步功能进行详细的讲解。
我们在做日志处理时，往往会从多个源服务器收集日志，然后在一个（或一组）中心服务器做日志聚合分析。源服务器上的日志可能属于同一应用类型，也可能属于不同应用类型。
我们将使用一个非常有名的数据集,叫作20 Newsgroups;这个数据集一般用来做文本分类。这是一个由20个不同主题的新闻组消息组成的集合,有很多种不同的数据格式。对于我们的任务来说,可以使用按日期组织的数据集。
今天给大家介绍的是韩国科学技术学院Sungsoo.ahn等人在NeurIPS2020上发表了一篇名为“Guiding Deep Molecular Optimization with Genetic Exploration”的文章。从头开始的分子设计试图在化学空间中寻找具有理想性质的分子。最近，深度学习作为一种很有前途的解决这一问题的方法得到了相当多的关注。在这篇文章中，作者提出了一个简单而新颖的框架——遗传专家指导学习(GEGL)，该框架通过训练深度神经网络(DNN)产生高回报的分子。作者的主要想法是设计一个遗传专家改进程序，产生高质量的目标，模仿学习的DNN。通过实验表明，GEGL显著改进了最先进的方法。
原文：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html
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