目录一、数据挖掘与机器学习1、概念2、人工智能3、数据挖掘体系二、机器学习1、什么是机器学习2、机器学习的应用3、实现机器学习算法的工具与技术框架三、SparkMLlib介绍1、简介2、MLlib基本数据类型Ⅰ、概述Ⅱ、本地向量Ⅲ、向量标签的使用Ⅳ、本地矩阵Ⅴ、分布式矩阵的使用3、MLlib统计量基础Ⅰ、概述Ⅱ、计算基本统计量Ⅲ、计算相关系数四、距离度量和相似度度量1、概念2、欧氏距离3、曼哈顿距离4、切比雪夫距离五、最小二乘法1、简介2、原理及推导3、案例练习4、多元线性回归模型的细节说明一、数据挖掘与机器学习1、概念数据挖掘：也成为datamining，它是一个很宽泛的概念，也是现在新兴的
ubuntu20.04按照官方文档，hbset报错为OHOSERROR]Invalidvendorpath:/home/openharmony/vendor作者：坚果公众号：“大前端之旅”华为云享专家，InfoQ签约作者，阿里云专家博主，51CTO博客专家博主，开源项目GVA成员之一，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。安装教程可以看这儿，我不多做解释，我就是根据文档走的https://gitee.com/openharmony/docs/blob/master/zh-cn/device-dev/quick-start/quickstart-
1.HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，在Hadoop2.x时代，增加了Yarn，Yarn只负责资源的调度。目前hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储，mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。2HDFSHDFS是什么？HadoopDistributedFileSystem：分步式文件系统源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版H
4、SparkStreaming对接Kafka4.1对接数据的两种方式在前面的案例中，我们监听了来自网络端口的数据，实现了WordCount，但是在实际开发中并不是这样。我们更多的是接收来自高级数据源的数据，例如Kafka。下面我们来介绍如何利用SparkStreaming对接Kafka以下两种方式都是为了数据可靠性：Receiver-basedApproach：由Receiver来对接数据，Receiver接收到数据后会将日志预先写入到hdfs上（WAL），同时也会将数据做副本传输到其他的Worker节点。在读取数据的过程中，Receiver是从Zookeeper中获取数据的偏移信息。Dir
一.SparkSqlSparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率.提供了2个编程抽象，类似SparkCore中的RDD➢DataFrame➢DataSet1.SparkSQL特点➢易整合无缝的整合了SQL查询和Spark编程➢统一的数据访问使用相同的方式连接不同的数据源➢兼容Hive在已有的仓库上直接运行SQL或者HiveQL➢标准数据连接通过JDBC或者ODBC来连接DataFrame和DataSet➢DataFrameDataFrame也是一种基于RDD的分布式数据集,与RDD的区别在于DataFrame中有数据的原信息DataFrame可以理解为传统数据库中的一张二维表格,每一列都
安装centos8jdk部署伪分布式spark环境安装Centos8环境下的JDK下载jdklinux版本下载链接：jdk-8u381-linux-x64.tar.gz将该文件上传到Centos8主机部署配置jdk（java8）#解压到指定路径[lhang@tigerkeenDownloads]$sudotar-zxvfjdk-8u381-linux-x64.tar.gz-C/opt/soft_Installed/jdk/#配置个人用户环境变量[lhang@tigerkeenjdk1.8.0_381]$cat~/.bashrc#.bashrc#Sourceglobaldefinitionsif
欢迎关注微信公众号“Tim在路上”之前我们已经了解了shufflewriter的详细过程，那么生成文件后会发生什么呢？以及它们是如何被读取呢？读取是内存的操作吗？这些问题也随之产生，那么今天我们将先来了解了shufflereader的细枝末节。在文章SparkShuffle概述中我们已经知道，在ShuffleManager中不仅定义了getWriter来获取mapwriter的实现方式，同时还定义了getReader来获取读取shuffle文件的实现方式。在Spark中调用有两个调用getReader的抽象类的重要实现，分别是ShuffledRDD和ShuffleRowRDD。前者是与RDDA
问题简述centos6.9中删掉了之前的OpenJDK换上了甲骨文的jdk1.8，输入java-verison显示版本信息，但是后面在运行elasticsearch时报错PleasesettheJAVA_HOMEvariableinyourenvironment未找到jdk路径。解决思路说明jdk安装配置的有问题，java-version可能并不能证明jdk安装成功，亦或是配置环境时，网上有的教程是新建一个文件配置java环境但是有些组件运行加载时却只查看linux系统中自带的文件，因此无法搜到java_path，在此，给一个最全面的，最正确的jdk安装配置教程。操作流程1、卸载系统自带的Op
目录前言题目：一、读题分析二、处理过程1.采用SparkSQL使用max函数找到最大的日期然后转换成时间类型在变成字符串2.这里提供除了SQL方法外的另一种过滤不满足条件的方法三、重难点分析总结 前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项电商赛题-离线数据处理-抽取题目：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写） 一、读题分析涉及组件：MYSQL,HIVE,SCALA,SPARK涉及知识点：Spark读取数据库数据DataFrameAPI的使用（重点）Spark写入数据库数据Hive数据库的基本操作增量数据的概念（思考：与全量数据有什么区别？）二、处理过程 与
1.Hive的元数据服务hivemetastore元数据服务用来存储元数据，所谓元数据，即hive中库、表、字段、字段所属表、表所属库、表的数据所在目录及数据分区信息。元数据默认存储在hive自带的Derby数据库。在内嵌模式和本地模式下，metastore嵌入在主hiveserver进程中。但在远程模式下，metastore和hiveserver是两个单独的服务，都由各自的进程管理metastore服务独立出来之后，1个或多个客户端在配置文件中添加metastore的地址，就可以同时连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。hiveserver服务主
