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大数据开发、Spark、机器学习、人工智能、算法
本文介绍Spark NLP中是如何使用Annotator和Transformer的。各个阶段按顺序执行,并将输入的DataFrame转换和传递给下一个阶段。数据如此按序的在pipeline中传递。内容本文是Spark NLP Library中各annota
Spark作为一款基于内存的分布式计算框架,具有简洁的接口,可以快速构建上层数据分析算法,同时具有很好的兼容性,能够结合其他开源数据分析系统构建数据分析应用或者产品。为了适合读者阅读和掌握知识结构,本篇从Spark基本概念和机制介绍人手,结合笔者实践经验讲
Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结
在研发spark过程,使用spark作为聊天工具。但是使用install4j最初发现在默认情况下是不支持双开的。先提供解决方案:。将含有“single”的字段修改为false。原理,在install4j中,默认情况应用是单例模式,一个应用只支持一个实例!
目前发现Spark2.0很不稳定,很多明显的bug,建议大家还是先使用Spark1.6.2版本
Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduce phase之间,当Map的输出结果要被Reduce使用时,输出结果需要按key哈希,并且分发到每一个Reducer上去,这个过程就是shuffle。由于s
Spark可以通过SBT或者Maven来编译,官方提供的二进制安装文件是用Maven编译,如果是要在YARN集群上运行的话,还需要再用SBT编译一下,生成YARN client端使用的jar包;最好是直接对源码使用SBT进行编译而生成YARN client
val val rdd=sc.parallelize(List(1,2, 3, 4, 5, 6))val filterRdd=maprdd.filter(_ > 5)val maprdd = rdd.map(_*2)maprdd.collectval
微软已经宣布Azure Databricks现在普遍上市。Azure Databricks是Azure和Databricks之间合作的成果,Databricks是Apache Spark的研究项目的创建者。Azure Databricks的目标是帮助加速创
我使用0.7.2的Spark版本,且是pre-built过的版本,支持的hadoop版本是hadoop1。在http://spark-project.org/files/上能下载的预编译过的spark版本里,凡是预编译cdh4的压缩包,下载后解压会中断,文
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