3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序，对于一般的数据处理，我们使用Spark的方式与其他无异，但是对于模型训练、预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了。我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右， ...
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2017-08-12 12:37:33
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1、如何创建一个分区为2的RDD： 创建一个RDD，分区为2，即对list进行并行化，并行度为2 或者启动10个map Task进行处理，对10个分区都进行map处理 2、将一个有两个分区的RDD收集起来 3、得到这个rdd的分区数 4、想要看每个分区结果 用glom，glom是将一个RDD的每一个 ...
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2017-08-10 01:21:49
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1、reduce：2、collect：3、count：4、take：5、saveAsTextFile：6、countByKey：7、foreach：package sparkcore.java;import java.util.Arrays;import java.util.List;import ... ...
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2017-07-31 13:27:02
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转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/51079018 集成学习大致分为两类，一类串行生成。如Boosting。一类为并行化。如Bagging和“随机森林”。 以下分别介绍： 1.Boosting 这种方法是先训练出一个基学习机。然后。对训练样 ...
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2017-07-31 13:21:51
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Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。1、并行化集合如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集... ...
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2017-07-26 19:24:24
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首先的阶段由卷积层和池化层组成，卷积的节点组织在特征映射块（feature maps）中，每个节点与上一层的feature maps中的局部块通过一系列的权重即过滤器连接。加权和的结果被送到非线性函数中如ReLU。一个feature maps中所有的节点分享相同的过滤器，即共享权重。这种结构的原因是 ...
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2017-07-17 10:03:54
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声明：本文转载自：systemd (中文简体) systemd 是 Linux 下的一款系统和服务管理器，兼容 SysV 和 LSB 的启动脚本。systemd 的特性有：支持并行化任务；同一时候採用 socket 式与 D-Bus 总线式激活服务；按需启动守护进程（daemon）。利用 Linux ...
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2017-07-15 18:49:29
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梗概： RDD 其实就是分布式的元素集合。 在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD 以及 调用RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。 RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区 ...
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2017-07-02 21:17:26
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以下内容转自http://ifeve.com/amdahls-law/： 阿姆达尔定律可以用来计算处理器平行运算之后效率提升的能力。阿姆达尔定律因Gene Amdal 在1967年提出这个定律而得名。绝大多数使用并行或并发系统的开发者有一种并发或并行可能会带来提速的感觉，甚至不知道阿姆达尔定律。不管 ...
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2017-06-17 18:27:10
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最近在写本科的毕业论文，题目是有关于MapReduce的并行化处理，老师给出修改意见中提到了关于分布式计算框架的的国内外研究现状，一开始并没有搞懂分布式计算机框架，以为是MapReduce。MapReduce只是一种并行编程模式，也可以是一种并行框架，并不是分布式计算框架。百度得知，比如Hadoop ...
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2017-05-28 12:26:10
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