import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating} 包导入不进来

最新推荐文章于 2022-10-08 17:06:56 发布
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本文解决了在使用Spark MLlib时遇到的导入失败问题，强调了在POM文件中正确添加依赖的重要性，特别是版本号的指定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

出现这个问题就去找自己的POM文件 有没有加入

org.apache.spark
spark-mllib_2.11
2.1.1

这个依赖 ，一定注意要加上版本 ，我就是因为没有加入version 结果导入失败

Spark中MLlib中的ALS算法物品推荐代码实现；
Jantelope的博客
09-16 2730
ALS 是交替最小二乘 （alternating least squares）的简称。 简单说明下原理： 从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF。它同时考虑了User和Item两个方面。 用户和商品的关系，可以抽象为如下的三元组：<User,Item,Rating>。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。 假设我...
mllib调参 spark_Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（下）--机器学习库SparkMLlib实战
weixin_39789101的博客
12-19 401
【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《1、MLlib实例1.1聚类实例1.1.1算法说明聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有...
用python进行分析电信行业的用户流失预测（四）---构建模型
qq_44692189的博客
08-01 4252
文章目录1、建立训练数据集和测试数据集2、选择机器学习算法3、训练模型4、评估模型5、实施方案结论 1、建立训练数据集和测试数据集 # #我们需要将数据集拆分为训练集和测试集以进行验证。 # #由于我们所拥有的数据集是不平衡的，所以最好使用分层交叉验证来确保训练集和测试集都包合每个类样本的保留人数。 # # #交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测， # # 并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样
解决idea编写spark程序时，import org.apache.spark报错
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问题描述 导入spark程序时，spark显示不能识别此符号 解决： 去官网对应spark版本的压缩包，链接 解压，既有jars目录
spark sbt 无法 import ml 包问题
qq_41344892的博客
11-25 974
SPARK sbt import ml 包问题 今天导入ml包，sbt下载到本地之后，import一直爆红，运行时也报错：object ml is not a member of package org.apache.spark，后面对比ml依赖跟正常依赖，发现后面多了 * % “runtime” *，之前直接使用的是maven官网的： // https://mvnrepository.com...
IDEA写spark程序时import org.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}错误
自渡
05-09 8131
因为是IDEA第一次运行spark程序，所以需要导入相应的jar包 jar包来源参考我的另一篇博文 其实两篇博文描述的遇到的问题挺相似的 下载好后点击文件→项目结构→模块→依赖（lib） 也可以直接shift+Ctrl+Alt打开此界面 点击右边的➕，选择 Jars或目录，选择下载好的Jar包，单击确定。 大功告成~ ...
Spark中组件Mllib的学习5之ALS测试（apache spark）
Keep Learning
05-16 1758
更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释 按照spark官网使用ALS进行计算2.代码：package org.apache.spark.mllib.learning.recommendimport java.text.SimpleDateFormat import java.util.Dateimport org.apache.spar
spark mllib 协同过滤推荐算法（ALS) python 实现 完整实例程序
03-07
Spark MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库，其中包含多种机器学习算法，如协同过滤（Collaborative Filtering, CF）。在本实例中，我们将探讨如何使用 PySpark（Python 接口）实现基于 MLlib 的协同过滤推荐算法...
spark基于物品的推荐_GitHub - MrQuJL/recommendation-based-on-SparkMLLib: 基于SparkMLLib实现的商品推荐功能，包括：基于用户的协同过滤，...
weixin_36371504的博客
01-14 667
recommendation-based-on-SparkMLLibSpark MLLib 简介Spark MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。Spark的设计初衷就是为了支持一些迭代的Job, 这正好符合很多机器学习算法的特点。Spark MLlib目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同...
python使用spark实现推荐系统_第三篇：一个Spark推荐系统引擎的实现
weixin_39808877的博客
12-20 591
前言经过2节对MovieLens数据集的学习，想必读者对MovieLens数据集认识的不错了；同时也顺带回顾了些Spark编程技巧，Python数据分析技巧。本节将是让人兴奋的一节，它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎。PS1：关于推荐算法的理论知识，请读者先自行学习，本文仅介绍基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现。PS2：全文示例将采用Scala语言。第一步：提取有效特征1. 首先...
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
yuhui666666的博客
08-10 396
Spark报错:org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 一眼就能看出是没有进行序列化，在spark程序中，所有的class都要序列化。如果不需要序列化的用transient修饰 修改后的代码: package com.example.controller; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;.
编译 Apache Spark 源码报错？那是因为你漏掉了关键操作
Shockang的博客
01-11 4809
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 源码准备 下载 Apache Spark 源码 打开 IDEA，如下操作： 如下操作，输入： git@github.com:apache/spark.git 项目构建 下载完成后，等 maven 自动构建完成（可以手动 add as maven project） 这时细心的伙伴会发现程序中有错误
spark基于物品的推荐_Spark MLlib系列(二):基于协同过滤的电影推荐系统
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packagecom.ml.recommenderimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.mllib.recommendation._importorg.apache.spark.rdd.{PairRDDFunctions,RDD}impo...
spark进阶（十）：使用MLlib进行协同过滤电影推荐
泛泛之素
10-14 1721
一、MLlib简介 MLlib是一些常用的机器学习算法和库在Spark平台上的实现。MLlib是AMPLab的在研机器学习项目MLBase的底层组件。MLBase是一个机器学习平台，MLI是一个接口层，提供很多结构，MLlib是底层算法实现层。 MLlib中包含分类与回归、聚类、协同过滤、数据降维组件以及底层的优化库。 MLlib底层使用到了Scala书写的线性代数库Breeze，Breeze底层依赖netlib-java库。netlib-java底层依赖原生的Fortran routines。 二、协同过
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一纸春秋的博客
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首先准备代码 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object demo4OnHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("demo4OnHive") .config("spark.sql.shuffl
为什么【spark】使用【org.json4s.jackson】报错
weixin_41998764的博客
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解决创建SparkSession报错方案
spark导入在idea中运行
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OopsOutOfMemory盛利的博客
06-25 1万+
很久就想写一篇ML的实践文章，虽然看过肯多资料，总觉得纸上谈兵印象不深刻，过不了多久就忘了，现在就借Spark的Mllib来简单的实际一下推荐算法吧。       说起推荐算法，大家耳熟能详的就是CF（协同过滤），这次就拿CF中ALS（alternating least squares），交替最小二乘，来做个例子吧。 CF里面的算法比较多，有基于物品的，基于用户的，ALS是基于矩阵分解的，关于
package com.lj.als import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Driver { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("als") val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.textFile("e://data/als.txt") //--为了满足Spark建模要求: //--RDD[String]->RDD[Rating(userId[Int],itemId[Int],score[Double])] val r1 = data.map { line => val info = line.split(" ") val userId = info(0).toInt val itemId = info(1).toInt val score = info(2).toDouble Rating(userId, itemId, score) } // r1.foreach(println) //--①参:数据集 ②参:隐藏因子数 K,根据实际情况来定 ③参:最大的迭代次数 ④参:λ 正则化参数，防止模型过拟合 val model = ALS.train(r1, 3, 10, 0.01) val u5Result = model.recommendProducts(5, 2) //--下面表示为5号用户，推荐两个商品 val item12Result = model.recommendUsers(12, 1) //--下面表示为12号商品，推荐1个用户 val u3Predict = model.predict(3, 14) //--下面表示预测3号用户对14号商品的评分 u5Result.foreach {println} item12Result.foreach {println} println(u3Predict) } }
最新发布
06-09
这是一个使用 Apache Spark 中的 ALS（Alternating Least Squares）算法进行推荐的例子，包含以下步骤： 1. 导入需要使用的包，其中包括 ALS 算法和 Rating 类。 2. 创建 SparkConf 和 SparkContext 对象。 3. 使用 SparkContext 的 textFile 方法读取数据集文件，该文件中每行包含一个用户 ID、一个物品 ID 和一个评分，用空格分隔。 4. 将数据集 RDD[String] 转换为 RDD[Rating]，其中每个 Rating 对象包含一个用户 ID、一个物品 ID 和一个评分。 5. 调用 ALS.train 方法，传入 RDD[Rating]、隐藏因子数 K、最大的迭代次数和正则化参数 λ，训练 ALS 模型。 6. 调用 ALS 模型的 recommendProducts 方法，传入一个用户 ID 和要推荐的物品数，得到该用户可能喜欢的物品列表。 7. 调用 ALS 模型的 recommendUsers 方法，传入一个物品 ID 和要推荐的用户数，得到可能喜欢该物品的用户列表。 8. 调用 ALS 模型的 predict 方法，传入一个用户 ID 和一个物品 ID，得到该用户对该物品的评分预测值。 9. 输出结果。 希望对你有所帮助！
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