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带你入门使用Spark进行大数据分析一、介绍Spark大数据分析Apache Spark是一个开源的、快速通用的集群计算系统，也是当前最流行的大数据处理框架之一。
Spark以其高效的内存计算和丰富的API支持，成为大数据处理和分析的首选工具之一。
本文将带你入门使用Spark进行大数据分析，介绍Spark的基本概念、结构和常用功能，帮助你开始使用Spark进行大数据分析。
二、Spark基本概念和架构1. Spark基本概念Spark由以下几个基本概念组成：- Resilient Distributed Dataset（RDD）：Spark的核心数据结构，是一个分布式的、不可变的弹性数据集。
RDD可以并行计算，自动容错和恢复。
RDD可以从Hadoop、本地文件系统等数据源创建。
- DataFrame：Spark中的一种丰富的数据结构，类似于数据库中的表。
DataFrame支持结构化数据处理和SQL查询。
它是由多个RDD组成的分布式数据集合。
- Spark Core：Spark的核心模块，提供了RDD的实现和基本功能。
- Spark SQL：Spark的SQL和数据处理模块，提供了对结构化数据的处理和查询能力。
- Spark Streaming：Spark的流式处理模块，支持实时数据流处理。
- Machine Learning Library（MLlib）：Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
- Graph Processing System（GraphX）：Spark的图处理模块，支持图数据的处理和分析。
2. Spark架构Spark的核心架构由以下几个组件组成：- Driver：Spark应用的驱动程序，负责定义Spark上的任务执行、创建RDD和提交Spark作业。
- Cluster Manager：集群管理器，用于在集群上启动和管理Spark应用程序。
常见的集群管理器包括Standalone、YARN和Mesos。
spark基础教程Spark基础教程介绍了如何使用Spark进行数据处理和分析。
Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在通过内存计算以及并行处理来加速大规模数据处理任务。
首先，我们需要安装Spark并配置环境。
Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。
可以根据自己的需求选择合适的语言。
一旦环境配置完成，我们可以开始使用Spark的核心概念，如Resilient Distributed Datasets（RDDs）。
RDDs是Spark的灵魂，它代表了分布在集群中的不可变的分区数据集。
我们可以通过RDDs进行数据的转换和操作。
Spark提供了丰富的操作和转换函数，如map、filter、reduce 等，可以对RDDs进行各种运算。
此外，Spark还支持一些高级函数，如join、groupByKey等，用于更复杂的数据处理和分析。
在实际应用中，我们可能需要从外部数据源加载数据，如文本文件、HDFS、数据库等。
Spark提供了用于读取和存储数据的API，可以轻松处理不同格式的数据。
除了RDDs，Spark还引入了DataFrame和Dataset，用于进行结构化数据的处理。
DataFrame是具有命名列的分布式数据集，类似于关系型数据库中的表。
Dataset是DataFrame的扩展，提供了类型安全的API。
Spark还支持常见的机器学习和图计算算法，如分类、回归、聚类、图计算等。
可以使用MLlib进行机器学习任务，使用GraphX进行图计算。
最后，我们需要注意Spark的调优和性能优化。
Spark提供了多种机制来提高作业的性能，如广播变量、累加器、数据分区等。
理解这些机制并进行适当的优化可以显著提升Spark作业的效率。
总结一下，Spark基础教程介绍了Spark的安装和环境配置，RDDs的基本概念和操作，DataFrame和Dataset的使用，以及机器学习和图计算的应用。
【转载】Spark学习机器学习然后看的是机器学习这⼀块，因为偏理论，可以先看完。
其他的实践，再看。
“机器学习是⽤数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
” ⼀种经常引⽤的英⽂定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、效果，其处理过程如下图所⽰。
上图表明机器学习是数据通过算法构建出模型并对模型进⾏评估，评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就要调整算法来重新建⽴模型，再次进⾏评估，如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。
1.2 机器学习的分类1.2.1 监督学习监督是从给定的训练数据集中学习⼀个函数（模型），当新的数据到来时，可以根据这个函数（模型）预测结果。
监督学习的训练集要求包括输⼊和输出，也可以说是特征和⽬标。
训练集中的⽬标是由⼈标注（标量）的。
在监督式学习下，输⼊数据被称为“训练数据”，每组训练数据有⼀个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”、“⾮垃圾邮件”，对⼿写数字识别中的“1”、“2”、“3”等。
在建⽴预测模型时，监督式学习建⽴⼀个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进⾏⽐较，不断调整预测模型，直到模型的预测结果达到⼀个预期的准确率。
常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类：l ⼆元分类是机器学习要解决的基本问题，将测试数据分成两个类，如垃圾邮件的判别、房贷是否允许等问题的判断。
l 多元分类是⼆元分类的逻辑延伸。
例如，在因特⽹的流分类的情况下，根据问题的分类，⽹页可以被归类为体育、新闻、技术等，依此类推。
机器学习初学者的入门教程机器学习是一门能够让计算机学习和自主变得更加智能的领域。
随着技术的不断发展，机器学习被广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
对于初学者来说，入门机器学习可能有些困难，但只要掌握一些基本的概念和工具，你也可以从中受益。
下面将介绍一些机器学习的基本概念和入门教程，帮助你快速入门。
1. 了解基本概念在开始之前，先了解一些基本的机器学习术语是非常重要的。
首先，机器学习是一种通过计算机算法让机器从数据中学习，并根据学习结果做出决策的方法。
常见的机器学习任务有分类、回归、聚类和推荐等。
此外，还有一些重要的概念，如特征、模型、训练集和测试集等。
2. 学习Python编程语言Python是一种流行的编程语言，广泛应用于机器学习领域。
学习Python编程语言将使你能够使用各种机器学习工具和库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
你可以通过在线教程、视频课程和练习项目来学习Python编程语言。
3. 数据预处理在进行机器学习任务之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、特征缩放、特征选择和缺失值处理等。
学习数据预处理是成为一名优秀机器学习工程师的重要一步。
4. 学习常见的机器学习算法学习常见的机器学习算法是入门的关键。
线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机是最基础的机器学习算法之一。
此外，还有一些更高级的算法，如随机森林、神经网络和深度学习等。
你可以通过阅读相关的教材、参加在线课程或者参与实践项目来学习这些算法。
5. 实践项目实践是学习机器学习的最佳方法之一。
找到一些适合初学者的机器学习项目并动手实践。
这些项目可以是分类任务，如手写数字识别；回归任务，如房价预测；或者聚类任务，如图像分割等。
通过实践项目，你可以更好地理解机器学习的原理和应用方法。
6. 参与机器学习社区加入机器学习社区，和其他学习者和专家进行交流和讨论，是一个快速学习的好方法。
机器学习入门教程简介机器学习是一种人工智能（AI）领域的技术，它使计算机能够从数据中自动学习并改进性能，而不需要明确编程。
本教程旨在介绍机器学习的基础知识和常见的算法，以帮助初学者快速入门。
目录1.什么是机器学习2.机器学习的应用领域3.常见的机器学习算法•监督学习算法–线性回归–逻辑回归–决策树–支持向量机•无监督学习算法–K均值聚类–主成分分析（PCA）–关联规则挖掘（Apriori算法）4.数据预处理•数据清洗•特征选择和提取•数据转换和标准化5.模型评估与选择6.模型调优与参数优化7.实践案例展示什么是机器学习机器学习是一种通过对数据进行统计分析和模式识别来让计算机自动进行决策或预测的技术。
它基于数学和统计原理，利用算法和模型来让计算机从数据中学习，提取规律并应用于新的数据。
机器学习的应用领域机器学习已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：•自然语言处理（NLP）•图像识别与处理•推荐系统•声音和语音识别•金融风控与欺诈检测•医疗诊断与预测•智能交通系统•智能物流和供应链管理常见的机器学习算法监督学习算法监督学习是一种通过已有的输入输出数据来训练模型，并利用该模型对未知数据进行预测或分类的方法。
线性回归线性回归是一种常见的监督学习算法，适用于对连续数值进行预测。
它建立了一个线性关系模型，通过最小化残差平方和来找到最优解。
逻辑回归逻辑回归是一种二分类问题的监督学习算法。
它通过将线性回归模型结合Sigmoid函数的输出进行转换，将连续值映射到概率范围内(0到1之间)。
决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过学习从特征到目标值的映射关系来进行预测。
它可以处理离散和连续型数据，并且易于解释和理解。
支持向量机支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，在二分类和多分类问题中都有良好的表现。
它通过在高维空间中找出最优分隔超平面来进行分类。
无监督学习算法无监督学习是一种通过对未标记数据的分析、挖掘和模式识别来进行模型训练的方法。
Spark基础知识详解Apache Spark是⼀种快速通⽤的集群计算系统。
它提供Java，Scala，和R中的⾼级API，以及⽀持通⽤执⾏图的优化引擎。
它还⽀持⼀组丰富的⾼级⼯具，包括⽤于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，⽤于机器学习的MLlib，⽤于图形处理的GraphX和Spark Streaming。
Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时⼤数据应⽤越来越多，Hadoop作为离线的⾼吞吐、低响应框架已不能满⾜这类需求。
HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端⼜需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘IO成为瓶颈。
Spark允许将map端的中间输出和结果存储在内存中，reduce端在拉取中间结果时避免了⼤量的磁盘I/O。
Hadoop Yarn中的ApplicationMaster申请到Container后，具体的任务需要利⽤NodeManager从HDFS的不同节点下载任务所需的资源（如Jar包），这也增加了磁盘I/O。
Spark将应⽤程序上传的资源⽂件缓冲到Driver本地⽂件服务的内存中，当Executor执⾏任务时直接从Driver的内存中读取，也节省了⼤量的磁盘I/O。
增加并⾏度：由于将中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的环节，Hadoop将它们简单的通过串⾏执⾏衔接起来。
Spark把不同的环节抽象为Stage，允许多个Stage 既可以串⾏执⾏，⼜可以并⾏执⾏。
避免重新计算：当Stage中某个分区的Task执⾏失败后，会重新对此Stage调度，但在重新调度的时候会过滤已经执⾏成功的分区任务，所以不会造成重复计算和资源浪费。
可选的Shuffle排序：HadoopMapReduce在Shuffle之前有着固定的排序操作，⽽Spark则可以根据不同场景选择在map端排序或者reduce端排序。
灵活的内存管理策略：Spark将内存分为堆上的存储内存、堆外的存储内存、堆上的执⾏内存、堆外的执⾏内存4个部分。
DATAGURU
专业数据分析社区
第六课：Spark
机器学习入门
法律声明
【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。
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上周回顾
SparkStreaming
–无状态操作
–状态操作
–windows操作
本周内容
机器学习
–定义
–分类
–常用算法
Mllib
–什么是MLlib
–MLlib构成
–MLlib的运行架构
实例演示
–K-Means算法介绍和实例
–协同过滤 算法介绍和实例
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.算法T 模型E
评估
P
机器学习应用十分广泛
–数据挖掘
–计算机视觉
–自然语言处理–生物特征识别–搜索引擎
–医学诊断
–检测信用卡欺诈–证券市场分析–DNA序列测序–语音和手写识别–
战略游戏和机器人运用2012最佳科技图表:
http://shijue.me/show_idea/50d129c48ddf872e41000252
机器学习分类
监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型），当新的数据到来时，可以根据这个函数（模型）预测结果。
监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。
训练集中的目标是由人标注（标量)的。
常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
–二元分类是ML要解决的基本问题，将测试数据分成两个类。
如垃圾邮件的判别、房贷是否允许等等问题的判断。
–多元分类是二元分类的逻辑延伸。
例如，在因特网的流分类的情况下，根据问题的网页可以被归类为体育，新闻，技术，或成人/色情，依此类推。
无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。
常见的无监督学习算法有聚类。
半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。
增强学习通过观察来学习做成如何的动作。
每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。
机器学习常用算法
一个数据集可以采用多种算法来
进行机器学习
本周内容
机器学习
–定义
–分类
–常用算法
Mllib
–什么是MLlib
–MLlib构成
–MLlib的运行架构
实例演示
–K-Means算法介绍和实例
–协同过滤 算法介绍和实例
什么是MLlib
为什么MLlib
性能集成易用
Utilities
基础部分
–Local vector
●Dense V ector
●Sparse V ector
–Labeled point
–Local matrix
–Distributed matrix
●R owMatrix
–Multivariate summary statistics
●I ndexed R owMatrix
●C oordinateMatrix
V ector
Double
Local Matrix
Double
Distributed Matrix
Double
Long RDD1 RDD2
RDDN ...
R owMatrix
I ndexed R owMatrix
C oordinateMatrix
a tuple of (i: Long,
j: Long,
value: Double)
算法部分
更多详情请关注
MLlib课程
MLlib构成 实用程序部分
MLlib运行结构
本周内容
机器学习
–定义
–分类
–常用算法
Mllib
–什么是MLlib
–MLlib构成
–MLlib的运行架构
实例演示
–K-Means算法介绍和实例
–协同过滤 算法介绍和实例
实例演示
K-Means是聚类的一个算法，是一个无监督学习，目标是将一部分实体根据某种意义上的相似度和另一部分实体聚在一起。
聚类通常被用于探索性的分析。
算法：
–1选择K个点作为初始中心
–2将每个点指派到最近的中心,形成K个簇(聚类)
–3重新计算每个簇的中心
–4重复2-3直至中心不发生变化
距离
–绝对值距离
–欧氏距离
–闵可夫斯基距离
–切比雪夫距离
–马氏距离
MLlib K-Means的实现中包含一个 k-means++方法的并行化变体 kmeans||。
MLlib 里面的实现有如下的参数：
–k 是所需的类簇的个数。
–max I terations 是最大的迭代次数。
–initiali z ationMode 这个参数决定了是用随机初始化还是通过 k-means||进行初始化。
–runs 是跑k-means 算法的次数（k-mean 算法不能保证能找出最优解，如果在给定的数据集上运行多次，算法将会返回最佳的结果）。
–initiali z iationSteps 决定了k-means||算法的步数。
–epsilon 决定了判断 k-means 是否收敛的距离阀值。
协同过滤常被应用于推荐系统。
这些技术旨在补充用户-商品关联矩阵中所缺失的部分。
MLlib当前支持基于模型的协同过滤，其中用户和商品通过一小组隐性因子进行表达，并且这些因子也用于预测缺失的元素。
MLLib使用交替最小二乘法(ALS)来学习这些隐性因子。
在 MLlib 中的实现有如下的参数:
–num B locks 是用于并行化计算的分块个数 (设置为-1为自动配置)。
–rank 是模型中隐性因子的个数。
–iterations 是迭代的次数。
–lambda 是ALS的正则化参数。
–implicitPrefs 决定了是用显性反馈ALS的版本还是用适用隐性反馈数据集的版本。
–alpha 是一个针对于隐性反馈ALS 版本的参数，这个参数决定了偏好行为强度的基准
课程回顾
机器学习
MLlib
下周G raph X
–G raph X原理
–G ranp X实例
Thanks
FAQ时间。
