在上下文中,DAG常常用于描述分布式计算框架中的执行计划,其中节点表示计算任务,有向边表示任务之间的依赖关系。Apache Spark就是一个典型的例子,它使用DAG来表示和优化计算流程。 在Spark中,DAG的应用场景主要有两个: 逻辑执行计划:当我们在Spark应用程序中定义一系列的转换操作(例如map、filter等),Spark会构建一个逻辑...
在Spark中,数据以弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的形式存在。对RDD的操作主要分为转化操作和行动操作两种。Spark可以将RDD中的数据分发到集群上,以此并行化执行相关的操作。 最直接的创建方式就是通过SprakContext的parallelize()方法,将一个已有集合变为RDD: >>> lines = sc.parallelize(['word1',...
我们在本节给出详细的、正确的推导过程,一是当做数学小练习,其次也是对算法有更深层的理解,便于阅读Spark ALS的源码。 将(u,i)is known(u,i)is known使用数学语言描述,矩阵分解的损失函数定义如下: 其中K 为评分矩阵中已知的(u,i) 集合。例如下面的评分矩阵对应...
三、Spark ALS应用 Spark的内部实现并不是我们上面所列的算法,但是核心原理是完全一样的,Spark实现的是上述伪代码的分布式版本,具体算法参考Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize。其次,查阅Spark的官方文档,我们也注意到,Spark使用的惩罚函数与我们上文的有细微的差别。 其中 别表示用户...
在JD的电商系统中,存在着用户和商品两种角色,并且我们假设用户都会对自己购买的商品打一个0-5之间的分数,分数越高代表越喜欢该商品。 基于此假设,我们将上面的问题转化为用户对《程序员颈椎康复指南》,《Spark大数据分析》,《Scala编程》这三本书打分的话,用户会打多少分(用户之前未购买过这3本书)。因此物品在页...
spark,是一个高性能分布式计算框架。spark 的计算是基于内存的,spark 支持将计算的中间结果和数据集存储在内存,大大减少了磁盘 io,网络通信的时间。与 map-reduce 模型相比,提供了更为丰富的算子 (e.g. filter,flatMap等)。这些算子被分成两类,转换(transformation)和执行 (action),所有的 transformation 操作具有...
在JD的电商系统中,存在着用户和商品两种角色,并且我们假设用户都会对自己购买的商品打一个0-5之间的分数,分数越高代表越喜欢该商品。 基于此假设,我们将上面的问题转化为用户对《程序员颈椎康复指南》,《Spark大数据分析》,《Scala编程》这三本书打分的话,用户会打多少分(用户之前未购买过这3本书)。因此物品在页...
Spark 会对逻辑执行计划作一些优化,比如将连续的映射转为流水线化执行,将多个操 作合并到一个步骤中等。这样 Spark 就把逻辑计划转为一系列步骤(stage)。而每个步 骤又由多个任务组成。这些任务会被打包并送到集群中。任务是 Spark 中最小的工作单 元,用户程序通常要启动成百上千的独立任务。
在袋鼠云数栈离线开发平台,我们提供了三种使用 Spark 的方式: ● 创建 Spark SQL 任务 用户可以直接通过编写 SQL 的方式实现自己的业务逻辑。这种方式是目前数栈离线平台使用 Spark 最广泛的方式,也是最为推荐的一种方式。 ● 创建 Spark Jar 任务 用户需要在 IDEA 上使用 Scala 或者 Java 语言实现业务逻辑,然后...
我们在本节给出详细的、正确的推导过程,一是当做数学小练习,其次也是对算法有更深层的理解,便于阅读Spark ALS的源码。 将{(u,i) \text{ is known}} 使用数学语言描述,矩阵分解的损失函数定义如下: L({\bf{X}},{\bf{Y}})=\sum\limits_{\color{red}{(u,i) \in K}}(r_{u,i}-{\bf{x}}_u...