我心自在天的博客

首先不使用pipeline实现模型的训练 from pyspark.mllib.recommendation import Rating # Rating模块 from pyspark.mllib.recommendation import ALS # ALS模块 # 读取文件 u.data # 数据字段分别为：用户id，项目id，评分，日期，并以\t作为分隔符 data_path = '../测试数据/spark/ml-100k/u.data' raw_user_data = sc.text

问题： 编写独立应用程序实现求平均值问题 每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。 Algorithm成绩： 小明 92 小红 87 小新 82 小丽 90 Database成绩： 小明 95 小红 81 小新 89 小丽 85 Python成绩： 小明 82 小红 83 小新 94 小丽 91 平均成绩如下： (小红,83

1. 数据 下面这种数据结构，节选了几条数据： Aaron,OperatingSystem,100 Aaron,Python,50 Aaron,ComputerNetwork,30 Aaron,Software,94 Abbott,DataBase,18 Abbott,Python,82 Abbott,ComputerNetwork,76 Abel,Algorithm,30 Abel,DataStructure,38 Abel,OperatingSystem,38 Abel,ComputerNetwork,

题目： 给定一组键值对(“spark”, 2)(“hadoop”, 6)(“hadoop”, 4)(“spark”, 6)，键值对的key表示图书名称，value表示某天的图书销量，请计算每个键对应的平均值，也就是计算每种图书的每天平均销量 下面利用scala实现： 环境是在jupyter notebook中的运行，使用scala语法： 命令1： val rdd = sc.parallelize(Array(("spark", 2), ("hadoop", 6), ("hadoop", 4), ("spar

在docker中安装numpy 命令：apk add py3-numpy 更改pyspark的python版本，根据02的描述 其他人提供的一种方法： 1.docker exec -it spark-master /bin/sh 2.echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.7/main/ >> /etc/apk/repositories #配置阿里镜像源 3.apk update

from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count333").getOrCreate() sentenceData = spark.createDataFrame([ (1, "I heard about Spark and I lov

把pyspark的python解释器更改为python3 找到文件 spark-env.sh.template： docker exec -it spark-master bash cd spark/conf 注： 我的spark文件都放在docker中，所以命令对docker进行的操作 创建文件命令：touch x.txt 删除文件命令：rm x.txt 对spark-env.sh.template操作 复制并重命名文件 cp spark-env.sh.template spark-env.sh

构建一个机器学习流水线：以逻辑斯蒂回归为例 查找出所有包含“spark”的句子，即将包含spark的句子的标签设为1，没有spark的句子标签设备0 下面是完整代码，之后分步骤对代码进行解析 1. 需要使用SparkSession对象 Spark2.0以上的pyspark在启动时会自动创建一个名为spark的SparkSession对象 当需要手工创建时，SparkSession可以由其伴生对象的builder()方法创建出来 // python代码 from pyspark.sql import Spar

RDD创建 从文件系统中加载数据创建RDD spark采用**textFile()**方法来从文件系统中加载数据创建RDD 该方法吧文件的URI作为参数，这个URI可以是： 本地文件系统的地址 或者是分布式文件系统HDFS的地址 或者是Amazon S3的地址等等 (1)从本地文件系统加载数据创建RDD 例如scala代码：注意是3条斜杠 scala> val lines = sc.textFile("E:///1-研究生/01-课程/大数据分析应用与实践/运行代码的测试文件/textFile.t

启动spark shell Spark 和 Hadoop的交互 Spark部署模式包括： Local 模式：单机模式 Standlone模式：使用Spark自带的简单集群管理器 YARN 模式：使用YARN作为集群管理器 Mesos 模式：使用Mesos作为集群管理器 启动spark shell 在SPAEK-SHELL中运行代码 Spark Shell提供了简单的方式来学习Spark API Spark Shell 可以以实时、交互的方式来分析数据 Spark Shell 支持Scala和Pytho