大白话讲解Spark中的RDD

RDD是Spark的核心数据抽象,表现为不可变、分区的并行数据集合,类似于数据库的视图。RDD的特点包括容错性和执行效率优化。通过操作RDD,Spark可以在计算时避免不必要的重复计算,提高性能。RDD的容错机制使得数据在节点故障时可以从源数据恢复,而分布式特性则允许数据分布在多台机器上,实现并行计算。

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资料中:

Spark 中最基本的数据抽象是 RDD。

RDD:弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。

RDD的三个特性:分区,不可变,并行操作。

• RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式
来 操作分布式数据集的抽象实现
• RDD 是 Spark 最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能 够被并行操作的数据集合,
不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现
RDD特点:
• RDD 必须是可序列化的
• 只读:状态不可变,不能修改
• 分区:支持元素根据 Key 来分区( Partitioning ) ,保存到多个结点上
• RDD 需要从其他数据集变换而来
• RDD 包含转换与Action操作
• 对于不同的系统RDD不同,如HadoopRDD,JDBCRDD…

一脸懵逼 有没有?

在学习spark中的知识点的时候,发现总是经常把dataframe或者dataset转化成RDD,就很奇怪为什么要做这方面的转化,RDD又是何方神圣呢?
如果你熟悉数据库,那么RDD从表现形式上讲最类似于数据库的视图(View)
去除这个RDD在物理结构上的特色,单从逻辑上的表现来说,他就是一个数据集合
什么是数据集合?

可以理解为Java中的一个list,或者是数据库里的一张表(或者视图)等等。
既然是一张表,我们可以理解Spark对RDD的操作,其实类似于SQL里面对表的一些操作。
在最开始的时候我说RDD最类似数据库的视图,那为什么是视图而不是表呢?

这就要说说RDD里面的这个R(弹性),什么叫弹性呢?

就是一个RDD的数据并不一定是物理上真是存在的,注意是不一定,就像数据库里的视图(view),只有你在query的时候他才会真正计算出这些数据。RDD里的数据也一样,

比如一张全是大写地名的表-- {S: SHANGHAI, BEIJING, ...},可能在RDD里是这样一种形式 {S = S1:{Shanghai, BEIJing, ...}. toUPPERcase }.

前面提到的两个数集合在物理上的内容其实是不一样的,但是你能看到的两个集合是一样的。在Spark里面,类似于toUPPERcase 这样的操作我们叫算子。好了,这样你就理解了这个R,也是RDD最难懂的一个地方。再说说中间的那个D(分布式),这个很好理解,就是一个数据集分别放在几个机器上,而RDD只要存储这些数据的元信息(如那一片在哪个机器上)即可。


不过这样解释似乎缺了些什么,就是为什么RDD要如此麻烦呢?

这里我说最明显的两个亮点。

1,容错

比如你有一个表,里面是一个公司12个月的平均销售额,存储在12个机器上,突然存储8月数据的机器坏了,那么你通常选择的做法是把整一年的销售资料拿出来,再以月份分组,再把8月的算出来,存在一个好的机器里。而RDD存储8月的数据可能就是(select avg(sales)from t where month = 8) ,在你需要的时侯,如果发现8月数据不在了,可以自动从原数据里把这个数据恢复出来。(这个例子并不是特别真实,只不过很简单的帮你理解容错这个特性)。

2,是执行效率优化。假设有这么一个情况,有一个数据表,先把里面的数据都+1,再-1,再+1,再-1. 这样显然数据应该都是不变的。如果你每次都把这个数据表都算出来,这样就要执行4次O(n)效率的查找。然而用RDD的思路,{S'} = {S}+1-1+1-1 => {S'} = {s} + 0, 这样就大大提高了效率。(同样这个例子很弱智,但是能帮助你理解RDD为什么要用数据+算子的形式去描述一个数据集).

若要深入了解还需要结合Spark的运行机制,Hadoop的HDFS,Scala的语法共同来理解RDD这样东西

 

总结:RDD就是一个虚拟的、分区的、可并行操作的具有容错率高,执行优化效率高的数据集。

<think>好的,我需要为用户提供一个关于岭回归的简单易懂的解释或教程。首先,我应该回顾岭回归的基本概念,确保自己理解正确。根据引用[1]和[2],岭回归是对普通线性回归的改进,通过引入L2正则化项来解决多重共线性和过拟合的问题。用户可能不太熟悉这些术语,所以我需要用简单的语言解释。 接下来,我需要比较普通线性回归和岭回归的区别。引用[1]提到普通线性回归使用最小二乘法,而岭回归加入了惩罚系数,导致损失部分无偏性但提高了稳定性。这部分需要解释为什么无偏性被牺牲,以及正则化如何起作用。 然后,数学公式是必要的,但用户要求简单易懂,所以不能太复杂。引用[2]中的目标函数应该用LaTeX格式展示,比如$J(\theta) = \text{MSE} + \alpha \|\theta\|_2^2$,并解释每个部分的含义。同时,引用[1]提到的范数部分,五·范数可能是个笔误,应该是L2范数,需要确认并正确表述。 用户可能想知道岭回归的应用场景和优势。引用[3]提到岭回归提高泛化能力,适用于特征多过样本或存在共线性的情况。这部分需要举例明,比如在数据维度高时的处理效果。 另外,代码示例可能有帮助。引用[4]中的Python代码片段展示了数据分割,但需要展示如何实际应用岭回归,比如使用sklearn的Ridge类。确保代码简洁,并解释关键参数如alpha的作用。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何选择alpha值,与Lasso回归的区别,评估模型的方法等。这些问题需要自然衔接,帮助用户深入学习。 在组织内容时,要保持结构清晰,分点讲解,避免技术术语过多,必要时用比喻或类比。同时,确保所有数学公式符合格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确引用参考资料。检查LaTeX语法是否正确,避免错误。 总结步骤: 1. 定义岭回归及其目的 2. 对比普通线性回归的问题 3. 解释正则化的作用和L2惩罚项 4. 展示目标函数公式 5. 明参数alpha的作用 6. 提供Python代码示例 7. 应用场景和优势 8. 注意事项 9. 相关问题 需要确保每个部分简洁明了,符合用户对入门教程的需求。</think>### 岭回归简单讲解 #### 一、基本定义 岭回归(Ridge Regression)是**改良版的线性回归**,核心是**通过添加正则化项解决普通线性回归的缺陷**。当数据存在多重共线性(特征高度相关)或特征数多于样本数时,普通线性回归可能失效,而岭回归能稳定求解[^1][^2]。 #### 二、与普通线性回归的对比 1. **普通线性回归** 目标是最小化误差平方和: $$J(\theta) = \sum_{i=1}^m (y_i - \theta^T x_i)^2$$ 但若特征矩阵$X^TX$不可逆(如特征共线性或样本不足),无法求解析解[^1]。 2. **岭回归改进** 添加L2正则化项(惩罚系数$\alpha$控制强度): $$J(\theta) = \sum_{i=1}^m (y_i - \theta^T x_i)^2 + \alpha \sum_{j=1}^n \theta_j^2$$ 这一改动使$X^TX + \alpha I$始终可逆,确保解唯一[^2]。 #### 、核心作用 - **解决多重共线性**:正则化压缩系数,减少相关性干扰 - **防止过拟合**:惩罚大系数,限制模型复杂度 - **处理高维数据**:特征数多于样本数时仍可用[^3] #### 四、参数明 - **$\alpha$(正则化强度)** - $\alpha=0$时退化为普通线性回归 - $\alpha$越大,系数压缩越明显(但可能欠拟合) #### 五、Python代码示例 ```python from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据(引用示例代码[^4]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练模型(alpha=1.0为默认值) ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 score = ridge.score(X_test, y_test) ``` #### 六、应用场景 1. 医疗数据分析(基因表达等高维数据) 2. 金融风控(消除共线性特征影响) 3. 图像处理(像素特征相关性高) #### 七、注意事项 - 需标准化数据(正则化对尺度敏感) - 通过交叉验证选择最佳$\alpha$值 - 若需要特征选择,可结合Lasso回归(L1正则化) ---
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