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Spark SQL程序设计(2)

读取JSON数据 {"age":"45","gender":"M","occupation":"7","userID":"4","zipcode":"02460"} {"age":"1","gender":"F","occupation":"10","userID":"1","zipcode":"48067"} scala> val jsondf=spark.read.textfile("//user.json") 生成另外一个json文件 scala> josndf.write.mode("overwrite").json("//user2.json") 查看DF scala>userDF.show(4) scala> userDF.printSchema root |-- age: string (nullable = true) |-- gender: string (nullable = true) |-- occupation: string (nullable = true) |-- userID: string (nullable = true) ...

一文总结机器学习类面试问题与思路

机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同,岗位职责大概分为: 一、平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识。 二、算法研究类 文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;排序,搜索结果排序、广告排序等;广告投放效果分析;互联网信用评价;图像识别、理解。 三、数据挖掘类 商业智能,如统计报表;用户体验分析,预测流失用户。 以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟,业界有足够的技术积累,比如搜索、推荐,也有的方向还有很多开放性问题等待探索,比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中,一方面要尽力向企业展现自己的能力,另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解,特别是可以从一些刚起

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