首页
spark根据菜名对菜品评分进行平均分计算
spark根据菜名对菜品评分进行平均分计算
时间: 2023-09-30 22:12:22
浏览: 78
您好!感谢您的提问。针对您的问题,我需要更多的信息才能给您提供更具体的答案。以下是我需要了解的信息: 1. 您的数据源是什么?是一个包含菜名和评分的数据集吗? 2. 您是使用什么编程语言和工具来进行数据分析? 3. 您的具体需求是什么?您想要计算每个菜品的平均评分吗?还是其他需求? 请提供更多的信息,这样我才能更好地回答您的问题。
阅读全文
相关推荐
计算平均分
在文件in.dat存放了N位选手参赛,M位评委给选手打分的数据,每一个选手的成绩为一行(以回车符作为结尾)。
基于Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统是一个利用Spark框架构建的系统+源代码+文档说明
该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! ...
基于Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统源码+数据库(高分项目)
该系统首先使用Spark提供的分布式计算能力,对大规模的菜品数据进行处理和分析。 通过应用机器学习算法和推荐系统技术,系统可以学习用户的偏好和行为模式,并基于此为每个用户生成个性化的菜品推荐。 同时,系统...
Java毕业设计基于Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统源码+数据库.zip
Java毕业设计基于Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统源码+数据库.zip,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计...
spark-streaming-average:使用火花流进行流平均计算的示例
使用火花流进行流平均计算的示例。 使用下面的(或类似的)构建和部署。 sbt package && $SPARK_HOME/bin/spark-submit --class "StreamingAverage" --master local[2] target/scala-2.10/spark-streaming-average_...
基于java+spring+Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip
基于java+spring+Spark的餐饮平台菜品智能分析推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试...
pmml4s-spark:Spark作为SparkML Transformer的PMML评分库
PMML4S火花PMML4S-Spark是Spark作为SparkML Transformer的PMML(预测模型标记语言)评分库。产品特点PMML4S-Spark是PMML4S星火包装,你可以看到了解详情。先决条件火花> = 2.0.0安装可从Maven Central获得PMML4S-...
elasticsearch-prediction-spark:生成 Elasticsearch 插件来对 Spark 训练模型进行评分评估
使用来自的 api,这是使用 Spark 作为后端来离线计算大规模模型的实现,并为 elasticsearch 生成一个插件,用于对经过训练的评分函数进行运行时评估。 这是作为概念证明的高度实验性代码,因此有许多改进和错误的...
pypmml-spark:PySpark作为SparkML Transformer的Python PMML评分库
PyPMML-Spark是PySpark的Python PMML评分库,称为SparkML Transformer,它实际上是的Python API。 先决条件 Java> = 1.8 Python 2.7或> = 3.5 依存关系 模组 PySpark PySpark> = 3.0.0 PySpark> = 2.4.0,<...
使用Spark进行实时流计算的方法
总而言之,Spark Streaming 和 Structured Streaming 在处理实时数据流方面各有千秋,但 Structured Streaming 以其简洁的模型、一致的 API、以及强大的性能成为目前 Spark 生态系统中进行实时流计算的推荐方法。...
Spark学习笔记—Spark计算模型
RDD是Spark核心数据结构,它是逻辑集的实体,在集群中多台机器之间进行数据分区,通过对多台机器上RDD分区的控制,能够减少数据的重排(data Shuffling)。Spark通过partitionBy运算符对原始RDD进行数据再分配从而创建...
Spark SQL 表达式计算
表达式计算在Spark SQL中随处可见,本演讲将简介表达式、UDF、UDAF、UDTF的概念,主要的API,以及如何扩展Spark SQL函数库。本演讲还将提及Catalyst在计划阶段和Project Tungsten在执行层做的优化,以及未来性能提升...
spark流式计算处理
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark ALS 算法预测评分解释
### Spark ALS 算法预测评分解释 #### ALS算法原理详解 ##### 1. 矩阵分解模型 在推荐系统领域中,ALS (Alternating Least Squares) 算法是一种广泛使用的矩阵分解技术,主要用于处理用户对物品的评分预测问题。...
spark-stat:使用 Spark 计算加权方差
使用 Spark 计算加权方差DoubleRDD上的stat()函数以数值稳健的方式计算 RDD 值的计数、均值和方差,并在实例中返回该信息。 上述函数的输入值都是未加权的,我遇到了每个输入值都与一个权重相关联的情况,我需要计算...
spark分布式计算模拟代码
由1个Driver,2个Executor,采取Driver作为Clint,Executor作为Server,进行模拟分布式的任务传递和计算代码,1个任务类Task,1个分布式任务类SubTask。 两个Executor启动,等待Driver启动后连接并分配任务资源,使...
ProtoBuffer3文件转成C#文件Unity3D工具
在Unity3D编辑器中一键将文件夹下的Proto文件转成C#文件。 此资源中包含Protobuf3相关dll和生成工具压缩包。
CSDN会员
开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖
海量
VIP免费资源
千本
正版电子书
商城
会员专享价
千门
课程&专栏
全年可省5,000元
立即开通
全年可省5,000元
立即开通
最新推荐
实验七:Spark初级编程实践
假设有一个包含学生姓名和成绩的数据集,Spark 应用可以读取这些文件,通过 MapReduce 或 DataFrame/Dataset API 进行计算,最后输出平均成绩。 这些实验步骤涵盖了 Spark 开发的基本流程,包括环境搭建、基本操作...
大数据技术实践——Spark词频统计
本实践旨在基于已经搭建的Hadoop平台,利用Spark组件进行文本词频统计,以此深入理解Scala语言,并掌握Spark编程思想。 **一、Spark核心特性** Spark的核心在于其内存计算模型,它能够在内存中存储中间结果,避免...
idea远程调试spark的步骤讲解
"Idea远程调试Spark的步骤讲解" 远程调试Spark是指在集群上运行的Spark项目出现问题,但是在本地无法重现时,通过远程调试的方式来一步一步跟踪代码的过程。下面是远程调试Spark的四步骤: 第一步:jar包拷贝到...
Spark调优多线程并行处理任务实现方式
Spark Core中一个RDD DAG Graph可以生成一个或多个Job(Action操作),一个Job可以认为是一个会最终输出一个结果RDD的一条由RDD组织而成的计算Job,在Spark应用中是一个被调度的单位。 Streaming中一个batch的数据...
Jupyter notebook运行Spark+Scala教程
描述:主要介绍了 Jupyter Notebook 运行 Spark+Scala 教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助 描述中提到的是本教程的主要内容,即使用 Jupyter Notebook 运行 Spark+Scala 教程,并且具有很好的参考价值。...
Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示
资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类,并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素,且允许其中存储重复的元素,也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口,它支持一系列的列表操作,包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素,以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时,它的容量会自动增加以适应需要,因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时,其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的,但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失,因为需要创建一个新的更大的数组,并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中,使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如: ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例,并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中,可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素,比如get(int index)用于获取指定位置的元素,set(int index, E element)用于更新指定位置的元素,remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素,size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理,以下是更加详细的代码示例,以及一个简单的运行效果图展示: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后,控制台会输出以下效果图: ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList,然后展示了如何遍历这个列表,更新和移除元素,最终再次遍历列表以展示所做的更改,并输出列表的当前大小。在这个过程中,可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外,ArrayList的实现是基于数组的,因此它允许快速的随机访问,但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性,所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作,可以考虑使用LinkedList,它基于链表实现,更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时,应当注意避免过度使用,特别是当知道集合中的元素数量将非常大时,因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景,选择合适的集合类是非常重要的,以确保程序性能和资源的最优化利用。"
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【MATLAB信号处理优化】:算法实现与问题解决的实战指南
![【MATLAB信号处理优化】:算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB,作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件,为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识,包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示,可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
在西门子S120驱动系统中,更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置?
在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程,以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤: 参考资源链接:[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前,首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件,并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器,下载当前拓扑结构,然后删除旧的SMI
实现2D3D相机拾取射线的关键技术
资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具,该工具用于在2D和3D环境中,通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机(或视点)出发,通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中,允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线,需要相机的投影矩阵(projection matrix)和视图矩阵(view matrix),这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线(Picking Ray)**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念,它是从相机出发穿过视口(viewport)上某个特定点(通常是鼠标点击位置)的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中,拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试(hit testing)等。 2. **投影矩阵(Projection Matrix)与视图矩阵(View Matrix)**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上,通常包括透视投影(perspective projection)和平面投影(orthographic projection)。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向,它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵,这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入,通过invProjView矩阵逆变换,计算出射线在世界坐标系中的起点(origin)和方向(direction)。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置,方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言(如JavaScript)的矩阵库(例如gl-mat4)来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试(Hit Testing)**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中,通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互,例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言,在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库,它提供了创建和操作4x4矩阵的函数,这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库,开发者可以更容易地执行矩阵运算,而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库,它封装了拾取射线生成的算法,让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中,同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master",表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目,通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节,并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具,为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵,允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计(CAD)等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线,开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。