算子transformation spark rdd

spark 3.x idea linux远程开发环境搭建

依赖包 jdk 8或11都行,不要到jdk 17 jdk 17第一个问题是jdk内部类默认不允许反射,很多配置要改。 scala 2.13 scala 2.13版本是为scala 3.0版本准备的,改进挺多。可通过scala编程(第四版)学习。 hadoop 3.2.1 因为windows hado ......
环境 spark linux idea

实验七:Spark机器学习库Mtlib编程实践

1、数据导入 导入相关的jar包: import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器 Spark Mtlib

Spark版本不兼容导致Standalone集群无法连接问题

一、Spark版本不一致报错现象 当使用client模式连接Spark的standalone集群时,报错所有的spark master的节点都没有回应。 二、问题排查思路 通过client端的日志产看没有什么有价值的信息,需要看下spark端的master的日志,docker logs spark- ......
集群 Standalone 版本 问题 Spark

Spark读写达梦数据库报错Decimal精度为负数以及解决方案

一、Spark读取DM数据库问题描述 当达梦的表格设计使用number数据类型时,如果没有指定精确,使用默认值,如下图所示 则在读取该表格数据时,报错如下: 24/01/12 10:43:48 ERROR Node: [47db01a8b6ff47e7840cb0a777033721]:compon ......
负数 精度 解决方案 Decimal 数据库

RDD的五大特性

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特性 RDD

RDD定义

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,代表一个不可变、可 分区、里面的元素可并行计算的集合。 Dataset:一个数据集合,用于存放数据的。 Distributed:RDD中的数据是分布式存储的,可用于分布式计算。 ......
RDD

CF1506D - Epic Transformation

思路 用优先队列模拟 ac代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using i64 = long long; const i64 inf = 8e18; typedef pair<int, int> pii; const int N = 5 ......
Transformation 1506D 1506 Epic CF

Spark On YARN架构

Spark On YARN模式遵循YARN的官方规范,YARN只负责资源的管理和调度,运行哪种应用程序由用户自己决定,因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark程序,YARN对每一个程序很好地实现了资源的隔离。这使得Spark与MapReduce可以运行于同一个集群中,共享集群存 ......
架构 Spark YARN On

Spark on YARN的两种部署模式

Client模式和Cluster模式最最本质的区别是:Driver程序运行在哪里。  Client模式:学习测试时使用,生产不推荐(要用也可以,性能略低,稳定性略低) 1.Driver运行在Client上,和集群的通信成本高 2.Driver输出结果会在客户端显示  Cluster模式:生产环境 ......
模式 Spark YARN on

LLM series: Transformer

🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Transformer series LLM

Spark - spark on yarn 的作业提交流程

客户端(Client)通过YARN的ResourceManager提交应用程序。在此过程中,客户端进行权限验证,生成Job ID和资源上传路径,并将这些信息返回给客户端。 客户端将jar包、配置文件、第三方包等文件上传到指定的HDFS路径。完成后,客户端再次向ResourceManager提交作业执 ......
流程 Spark spark yarn on

Spark - 面试题

Spark是什么?答案:Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,它提供了大规模数据集的内存计算和分布式计算能力。Spark可以处理各种数据源,如HDFS、Hive、Cassandra等,并提供了丰富的API和工具集,用于批处理、流处理、机器学习、图处理等多种计算场景。 Spark的 ......
Spark

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记

Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式(语义分割的Maskformer也与之相似)通常会用到一系列固定的query,这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query,就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如,当高级语义显示图 ......

[NLP复习笔记] Transformer

1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层,每层包含 一个 \( ......
Transformer 笔记 NLP

spark的学习1-11

大数据第36期打卡-Day9-p102-p106学习笔记Spark并行度spark的并行:在同一时间内,有多少个tes k在同时运行并行度:并行能力的设置比如设置并行度6,其实是6个tast才并行在跑在有了6个tast并行的前提下,rdd的分区被规划成6个分区Driver的两个组件DAG调度器工作内 ......
spark 11

hadoop和spark

Spark和Hadoop是大数据处理领域两个重要的开源框架,它们之间既有紧密的联系也有显著的区别。 联系: 生态兼容:Spark可以无缝运行在Hadoop之上,利用Hadoop Distributed File System (HDFS) 进行数据存储,并且可以通过YARN(Yet Another ......
hadoop spark

今天了解了spark。

Apache Spark(通常简称为Spark)是一个开源的、分布式计算系统,用于大规模数据处理和分析。它提供了高效、通用、可扩展的数据处理框架,支持多种编程语言,包括Scala、Java、Python和R。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab(Algorithms, Machines, ......
spark

实现自定义算子:逆矩阵inverse

逆矩阵Cuda不支持,只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
算子 矩阵 inverse

spark学习

Spark提供了6大组件: Spark Core:Spark Core 是 Spark 的基础,它提供了内存计算的能力,是分布式处理大数据集的基础。它将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),并为运行在其上的上层组件提供 API。所有 Spark 的上层组件都建立在 Spark Core 的基础 ......
spark

Spark的架构角色

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架构 角色 Spark

Spark 框架模块和Spark的运行模式 -

整个Spark 框架模块包含:Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib,而后四项的能力都是建立在核心引擎之上 Spark Core:Spark的核心,Spark核心功能均由Spark Core模块提供,是Spa ......
Spark 框架 模块 模式

Spark四大特点

Apache Spark是一个开源的分布式计算框架,拥有四大显著特点: 1. **速度快**:Spark基于内存的运算效率要快100倍以上,基于硬盘的运算效率也要快10倍以上。其先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎,使得Spark能高效处理数据流。 2. **易用性**:Spark支持J ......
特点 Spark

Spark开始

定义:Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。 简而言之,Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来,保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提 高了运行速度、并提供丰富的操作数据的A ......
Spark

面试题:Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点?

Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行,好处在于进程之间是互相独立的,每个task独享进程资源,没 有互相干扰,监控方便,但是问题在于task之间不方便共享数据,执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加 载到每个map t ......
优缺点 线程 进程 方式 Hadoop

装载数据时报错:Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)'

错误还原 hive (edu)> insert into huanhuan values(1,'haoge'); Query ID = root_20240110071417_fe1517ad-3607-41f4-bdcf-d00b98ac443e Total jobs = 1 Launching ......

作业7 Spark

一. 多选题(共5题,71.4分) 1. (多选题)Spark具有的主要特点包括: A. 容易使用 B. 运行模式多样 C. 运行速度快 D. 通用性 我的答案: ABCD:容易使用; 运行模式多样; 运行速度快; 通用性;正确答案: ABCD:容易使用; 运行模式多样; 运行速度快; 通用性; 1 ......
Spark

RNN 和 Transformer 复杂度比较

这里假设BatchSize为 1,就是单样本的情况。 原始 RNN 块: (1)单步计算 H,包含两个矩阵向量乘法,和一个激活,复杂度HidSize² (2)一共有SeqLen步,所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块: (1)单步计算 F I C_hat O,包含八个矩阵向 ......
复杂度 Transformer RNN

Spark任务存在大量Task失败记录分享

最近Spark任务调度任务跑的时间比平时慢很多,查看SparkUI发现有大量的Task被异常终止,查看日志发现了有几个问题,记录一下。 根据日志,主要涉及任务被终止、YARN集群中的抢占问题以及网络连接错误。 1、任务被终止的警告: WARN Lost task 87.0 in stage 6.0 ......
任务 Spark Task

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜,被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名,其中序 ......
Transformer 架构 Pytorch Mamba

《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识: 1.什么是束搜索算法(beam search)? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法,作为最终决策层,用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场(Conditional Random Fi ......
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