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2024-12-25 01:45:05 来源:pure-ftpd 源码 分类:热点

1.什么是spark?
2.pyspark基本
3.spark中flatmap和map的区别

flatmap源码spark

什么是spark?

       Spark是一个由UC Berkeley AMP实验室开源的并行计算框架,基于MapReduce实现。与Hadoop MapReduce相比,Spark在中间输出和结果存储于内存中,从而避免了读写HDFS的开销,更适合于迭代运算,php调用dll源码如数据挖掘和机器学习。

       Spark相较于Hadoop更通用,提供了多种数据集操作类型,如map、filter、flatMap、sample、groupByKey、cracer漏洞源码下载reduceByKey、union、join、cogroup、mapValues、sort、partition等,使得用户在开发上层应用时更加灵活。Spark的容错机制通过checkpoint实现,用户可以控制采用checkpoint data或logging the updates。Spark提供Scala、Java、Python API和交互式Shell,溯源码燕窝024增强了可用性。

       Spark能够直接读写HDFS,并支持Spark on YARN,与MapReduce运行在同一集群中,共享存储资源与计算。Spark与Hive兼容,通过数据仓库Shark实现。Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合,特别适合数据量大且计算密集度高的场景。

       Spark不适用于异步细粒度更新状态的应用,如web服务存储或增量的web爬虫和索引。总的来说,Spark的牛客网源码适用范围广泛且通用,是处理大规模数据集的理想选择。

pyspark基本

       分布式XGBoost在工业界应用中变得不可或缺,特别是在面对数据规模爆炸性增长时,单机模式已无法满足需求。XGBoost随之推出了分布式版本,以满足实际业务场景。本文将详细介绍XGBoost在Spark平台的实现,涵盖从特征提取、变换与选择,到模型训练、Pipeline构建和模型选择等关键步骤。

       Spark是一个高效的大数据处理引擎,基于内存计算,dwarf反汇编源码能够显著提升大数据处理效率。Spark的丰富生态环境,包括Spark SQL、MLlib、GraphX和Spark Streaming等,使其在工业界广泛应用。XGBoost4J-Spark正是为支持Spark平台而生,使得用户能够充分利用Spark的强大计算能力与XGBoost的高精度预测能力。

       Spark架构由Client、SparkContext、ClusterManager、Executor等组件构成。Spark应用的执行流程通过RDD(Resilient Distributed Dataset)表示,RDD是Spark的基本数据结构,支持延迟执行的转换操作和触发执行的动作操作。RDD操作形成DAG,Spark根据依赖关系调度并行任务。

       RDD作为数据结构,是分布式内存数据的抽象,具有容错性,支持并行数据处理。RDD操作分为转换和动作两类,转换操作如map、flatMap、filter等是延迟执行的,动作操作如collect、foreach等触发计算。此外,Spark 1.6后引入了Dataset接口,提供DataFrame API,接近数据库表,支持更丰富的数据操作和SQL查询。

       在机器学习处理流程中,XGBoost4J-Spark与Spark MLlib无缝集成,提供从数据加载、特征工程、模型训练、预测到模型评估的全链路支持。加载数据后,可以转换为RDD、DataFrame或DataSet进行进一步处理。特征工程步骤中,MLlib提供了多种方法,如StringIndexer、OneHotEncoder、Normalizer等,用于数据清洗、特征编码和标准化。

       模型训练时,可直接调用XGBoost4J-Spark进行训练,并通过Spark MLlib进行参数调优,以获得最佳模型。预测阶段,使用训练好的模型对数据进行预测,最终形成数据产品应用于实际业务场景。

       通过XGBoost4J-Spark的DataFrame/DataSet API,用户可以方便地加载、处理和转换结构化数据,结合MLlib提供的机器学习工具,实现从数据预处理到模型训练的自动化流程。此外,Pipeline构建功能使得机器学习工作流更加高效和易管理,CrossValidator和TrainValidationSplit等模型选择工具进一步提升了参数调优的效率。

       综上所述,通过将XGBoost4J-Spark与Spark平台结合,用户能够构建一个高效、灵活的数据处理和机器学习工作流,利用Spark的强大计算能力,实现大规模数据的高效处理和高精度预测,从而推动业务发展和创新。

spark中flatmap和map的区别

       ä»¥å‰æ€»æ˜¯åˆ†ä¸æ¸…楚Spark中flatmap和map的区别,现在弄明白了,总结分享给大家,先看看flatmap和map的定义。

       map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD。

       flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素,将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD

       æœ‰äº›æ‹—口,看看例子就明白了。

       val rdd = sc.parallelize(List("coffee panda","happy panda","happiest panda party"))

       è¾“å…¥

       rdd.map(x=>x).collect

       ç»“æžœ

       res9: Array[String] = Array(coffee panda, happy panda, happiest panda party)

       è¾“å…¥

       rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).collect

       ç»“æžœ:

       res8: Array[String] = Array(coffee, panda, happy, panda, happiest, panda, party)

       flatMap说明白就是先map然后再flat,再来看个例子

       val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,3))

       scala> rdd1.map(x=>x+1).collect

       res: Array[Int] = Array(2, 3, 4, 4)

       scala> rdd1.flatMap(x=>x.to(3)).collect

       res: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 2, 3, 3, 3)

       è¿™ä¸‹åº”该完全明白了吧,不懂给我留言,欢迎指正。

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