第四部分-推荐系统-项目介绍 行业背景: 快速:Apache Spark以内存计算为核心 通用 :一站式解决各个问题,ADHOC SQL查询,流计算,数据挖掘,图计算 完整的生态圈 只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速 "猜你喜欢"为代表的推荐系统,从吃穿住行等 项目背景介绍: 本项目是一个基于Apache Spark 的电影推荐系统, 技术路线:离线推荐+实时推荐 项目架构: 存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metas

Spark菜鸟学习营Day6 分布式代码运行调试 作为代码调试,一般会分成两个部分 语法调试,也就是确定能够运行 结果调试,也就是确定程序逻辑的正确 其实这个都离不开运行,所以我们说一下如何让开发的Spark程序运行. Spark的代码有一个特色,就是延时运行机制,就是当我们调用map等方法时,并不会立即触发运行. 而是会等待后续统一触发的处理. 所以我们需要在程序加入这个触发处理的环节. 这里分三步: 步骤1:在程序中使用append方法输出计算结果 appendResultRDD(exten

Spark菜鸟学习营Day5 分布式程序开发 这一章会和我们前面进行的需求分析进行呼应,完成程序的开发. 开发步骤 分布式系统开发是一个复杂的过程,对于复杂过程,我们需要分解为简单步骤的组合. 针对每个简单步骤,难度会降低,学习成本降低 每个步骤都可以作为里程碑,可以反馈进展,同时,有助树立目标感. Step1:需求分析 1.1 拆分程序,形成步骤 以语句为单位拆分,一般一个语句就是一个步骤 1.2 对步骤进行分类 根据需求分析指南,分入A1.A2.B1等规则小类 1.3 分析每个步骤的输入输出

Spark菜鸟学习营Day4 单元测试程序的编写 Spark相比于传统代码是比较难以调试的,单元测试的编写是非常必要的. Step0:需求分析 在测试案例编写前,需完成需求分析工作,明确程序所有的输入和输出情况. 具体请见需求分析章节. Step1:新建测试案例 测试案例统一放置在如下位置: compute-->src-->test-->java-->com.icbc.aas.darts.compute-->split.processor 选择New-->Java Cl

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(

Spark菜鸟学习营Day2 分布式系统需求分析 本分析主要针对从原有代码向Spark的迁移.要注意的是Spark和传统开发有着截然不同的思考思路,所以我们需要首先对原有代码进行需求分析,形成改造思路后,再着手开发. 对于输入和输出,请注意,指的是以程序为边界的输入和输出情况. 主要迁移点: A:批量数据清理 重点:分析要清理的表在哪里 A1.参数表:存放Oracle.Redis.清理Oracle就可以,Redis会同步清理 表一般是以par_开头 A2.输入数据表(由数据接收或者其他渠道导入)

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =

  Spark 基本函数学习笔记一¶ spark的函数主要分两类,Transformations和Actions. Transformations为一些数据转换类函数,actions为一些行动类函数: 转换:转换的返回值是一个新的RDD集合,而不是单个值.调用一个变换方法, 不会有任何求值计算,它只获取一个RDD作为参数,然后返回一个新的RDD. 行动:行动操作计算并返回一个新的值.当在一个RDD对象上调用行动函数时, 会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值. 这里介绍pyspark中常

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架

经过一段时间的学习和测试,是时候给spark的学习经历做一个总结了,对于spark的了解相对晚了写.春节期间(预计是无大事),本博准备推出20篇左右spark系列原创文章(先把牛吹出去再说) ,尽量将枯燥无味的技术讲的通俗易懂- r.kelly 2013年的时候第一次听说spark这么个神器,那时候它还幼小,没什么人鸟它,但是它强大基因注定了它不是个凡夫俗子, 故事就是从那一小撮人群中开始的. 一.Spark何许人也 姓名:Spark 性别:未知 出生地:加州大学伯克利分校AMP实验室 出生年月

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的

利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录 利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示 实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果 你可能会遇到的问题 问题一:结果输出目录已存在 问题二:缺少hadoop环境变量 准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包

----本节内容------- 1.流式处理系统背景 1.1 技术背景 1.2 Spark技术很火 2.流式处理技术介绍 2.1流式处理技术概念 2.2流式处理应用场景 2.3流式处理系统分类 3.流式处理技术关键技术 3.1流式处理系统管道构建 3.2流式处理系统关键技术 3.3用户行为分析系统介绍 4.问题答疑 5.参考资料 --------------------- 1.流式处理技术 1.1 技术背景 业务驱动技术发展,脱了了业务的技术,最多就是一个研究性的东西,流式处理技术的火爆源于业内

1. Spark Overview(spark概述) Apache spark是一个快速和通用的集群计算系统.它提供了Java,Scala,Python和R的高级APIs,以及支持通用执行图的优化引擎.它也支持一系列高级工具,包括用于SQL的Spark SQL.结构化数据处理.用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX以及Spark Streaming. 2. Downloading(下载) 从项目网址的下载页面下载Spark.这个文档是Spark 2.2.1版本的.Spark使用HD

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

---------------- 本节内容 1.RDD的工作流程 2.WordCount解说  · shell版本WordCount  · java版本WordCount ---------------- 一.RDD工作流程 1. RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的.RD

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其