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项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

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Spark Hive UDF示例 建立项目 mvn clean package 将spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar复制到边缘节点临时目录 spark-hive-udf]# cp target/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar /tmp 通过提供罐子来启动火花壳 spark-shell --master yarn --jars /tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar 创建名称为大写的函数并列出该函数 spark.sql("CREATE OR REPLACE FUNCTION uppercase AS 'com.ranga.spark.hive.udf.UpperCaseUDF' USING JAR '/tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar'") sp

java sql笔试题示例 Hive UDF 项目 介绍 该项目只是一个示例，包含多个 (UDF)，用于 Apache Spark。 它旨在演示如何在 Scala 或 Java 中构建 Hive UDF 并在 . 为什么要使用 Hive UDF？ Hive UDF 的一个特别好的用途是与 Python 和 DataFrames 一起使用。 用 Python 编写的原生 Spark UDF 很慢，因为它们必须在 Python 进程中执行，而不是基于 JVM 的 Spark Executor。 要让 Spark Executor 运行 Python UDF，它必须： 将数据从分区发送到与 Executor 关联的 Python 进程，以及 等待 Python 进程反序列化数据，在其上运行 UDF，重新序列化数据，然后将其发回。 相比之下，一个 Hive UDF，无论是用 Scala 还是 Java 编写的，都可以在 Executor JVM 中执行，即使 DataFrame 逻辑是在 Python 中。 实际上只有一个缺点：必须通过 SQL 调用 Hive UDF。 您不能将其作为来自 D

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