package com.lj.als import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Driver { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("als") val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.textFile("e://data/als.txt") //--为了满足Spark建模要求: //--RDD[String]->RDD[Rating(userId[Int],itemId[Int],score[Double])] val r1 = data.map { line => val info = line.split(" ") val userId = info(0).toInt val itemId = info(1).toInt val score = info(2).toDouble Rating(userId, itemId, score) } // r1.foreach(println) //--①参:数据集 ②参:隐藏因子数 K,根据实际情况来定 ③参:最大的迭代次数 ④参:λ 正则化参数，防止模型过拟合 val model = ALS.train(r1, 3, 10, 0.01) val u5Result = model.recommendProducts(5, 2) //--下面表示为5号用户，推荐两个商品 val item12Result = model.recommendUsers(12, 1) //--下面表示为12号商品，推荐1个用户 val u3Predict = model.predict(3, 14) //--下面表示预测3号用户对14号商品的评分 u5Result.foreach {println} item12Result.foreach {println} println(u3Predict) } }
时间: 2024-03-18 09:44:56 浏览: 164
这是一个使用 Apache Spark 中的 ALS（Alternating Least Squares）算法进行推荐的例子，包含以下步骤：
1. 导入需要使用的包，其中包括 ALS 算法和 Rating 类。
2. 创建 SparkConf 和 SparkContext 对象。
3. 使用 SparkContext 的 textFile 方法读取数据集文件，该文件中每行包含一个用户 ID、一个物品 ID 和一个评分，用空格分隔。
4. 将数据集 RDD[String] 转换为 RDD[Rating]，其中每个 Rating 对象包含一个用户 ID、一个物品 ID 和一个评分。
5. 调用 ALS.train 方法，传入 RDD[Rating]、隐藏因子数 K、最大的迭代次数和正则化参数 λ，训练 ALS 模型。
6. 调用 ALS 模型的 recommendProducts 方法，传入一个用户 ID 和要推荐的物品数，得到该用户可能喜欢的物品列表。
7. 调用 ALS 模型的 recommendUsers 方法，传入一个物品 ID 和要推荐的用户数，得到可能喜欢该物品的用户列表。
8. 调用 ALS 模型的 predict 方法，传入一个用户 ID 和一个物品 ID，得到该用户对该物品的评分预测值。
9. 输出结果。
希望对你有所帮助！
相关问题
Traceback (most recent call last): File "/root/spark_code/recommend/train.py", line 1, in <module> from pyspark.mllib.recommendation import ALS File "/opt/module/anaconda3/envs/pyspark/lib/python3.8/site-packages/pyspark/mllib/__init__.py", line 26, in <module> import numpy ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
这个错误是因为你的Python环境缺少numpy模块。你需要安装numpy模块，可以通过使用pip命令来安装：
```
pip install numpy
```
如果你使用的是conda环境，可以使用conda命令来安装：
```
conda install numpy
```
安装完成后，你可以再次运行你的代码。
java.util.LinkedHashMap cannot be cast to com.travelsky.iap.als.adb.ms.ft.model.export.dataInfo.TrusteeInfo
### 解析 `java.util.LinkedHashMap cannot be cast to TrusteeInfo` 异常
当遇到 `java.util.LinkedHashMap cannot be cast to TrusteeInfo` 这类异常时，表明程序尝试将一个 `LinkedHashMap` 对象强制转换为自定义的 `TrusteeInfo` 类型。这类问题通常发生在使用诸如 `RestTemplate` 或其他 HTTP 客户端库来解析 JSON 数据到 Java 对象的过程中。
#### 原因分析
该异常的根本原因在于反序列化过程中未能正确指定目标对象类型。默认情况下，JSON 反序列化工具（如 Jackson）会创建最接近的数据结构表示——通常是 Map 或 List 形式的集合容器，而不是具体的业务实体类实例[^4]。
#### 正确处理方式
为了防止此类异常的发生，在通过 REST API 获取数据并期望得到特定类型的对象列表时，应该明确告知框架如何映射这些原始数据至预期的目标类型。具体做法如下：
1. 使用泛型参数化的 `ParameterizedTypeReference<T>` 来指明确切的结果集类型；
2. 创建一个新的类用于封装响应消息体中的实际内容字段；
下面是一个改进后的代码片段展示如何实现这一点：
```java
// 定义一个包装器类来承载API返回的具体条目
public class ResponseWrapper {
private List<TrusteeInfo> content;
public List<TrusteeInfo> getContent() { return this.content; }
}
// 调用外部服务获取数据，并将其直接映射为目标类型
ResponseEntity<ResponseWrapper> response = restTemplate.exchange(
url,
HttpMethod.GET,
null,
new ParameterizedTypeReference<ResponseWrapper>() {}
);
List<TrusteeInfo> trusteeInfos = Objects.requireNonNull(response.getBody()).getContent();
```
上述方法可以确保即使服务器端发送的是标准 JSON 数组格式的数据流，客户端也能顺利地将其解释为一组 `TrusteeInfo` 实例而不会触发非法类型转换错误。
此外，如果只是单个对象而非列表，则可以直接利用 `restTemplate.getForObject()` 方法配合相应的 POJO 类完成同样的操作。
对于已经发生的异常情况，可以通过捕获 `ClassCastException` 并采取适当措施来进行优雅降级或记录日志以便后续排查问题所在。
阅读全文
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Evc Sql CE 程序开发实践与样例代码分享
在详细解释标题、描述和标签中提及的知识点之前，需要指出“压缩包子文件的文件名称列表”中的“8”可能是不完整的上下文信息。由于缺乏具体的文件列表内容，我们将主要集中在如何理解“Evc Sql CE 程序样例代码”这一主题。
标题“Evc Sql CE 程序样例代码”直接指向一个程序开发样例代码，其中“Evc”可能是某种环境或工具的缩写，但由于没有更多的上下文信息，很难精确地解释这个缩写指的是什么。不过，“Sql CE”则明确地指向了“SQL Server Compact Edition”，它是微软推出的一个轻量级数据库引擎，专为嵌入式设备和小型应用程序设计。
### SQL Server Compact Edition (SQL CE)
SQL Server Compact Edition（简称SQL CE）是微软公司提供的一个嵌入式数据库解决方案，它支持多种平台和编程语言。SQL CE适合用于资源受限的环境，如小型应用程序、移动设备以及不需要完整数据库服务器功能的场合。
SQL CE具备如下特点：
- **轻量级**: 轻便易用，对系统资源占用较小。
- **易于部署**: 可以轻松地将数据库文件嵌入到应用程序中，无需单独安装。
- **支持多平台**: 能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Windows CE和Windows Mobile等。
- **兼容性**: 支持标准的SQL语法，并且在一定程度上与SQL Server数据库系统兼容。
- **编程接口**: 提供了丰富的API供开发者进行数据库操作，支持.NET Framework和本机代码。
### 样例代码的知识点
“Evc Sql CE 程序样例代码”这部分信息表明，存在一些示例代码，这些代码可以指导开发者如何使用SQL CE进行数据库操作。样例代码一般会涵盖以下几个方面：
1. **数据库连接**: 如何创建和管理到SQL CE数据库的连接。
2. **数据操作**: 包括数据的增删改查（CRUD）操作，这些是数据库操作中最基本的元素。
3. **事务处理**: 如何在SQL CE中使用事务，保证数据的一致性和完整性。
4. **数据表操作**: 如何创建、删除数据表，以及修改表结构。
5. **数据查询**: 利用SQL语句查询数据，包括使用 SELECT、JOIN等语句。
6. **数据同步**: 如果涉及到移动应用场景，可能需要了解如何与远程服务器进行数据同步。
7. **异常处理**: 在数据库操作中如何处理可能发生的错误和异常。
### 标签中的知识点
标签“Evc Sql CE 程序样例代码”与标题内容基本一致，强调了这部分内容是关于使用SQL CE的示例代码。标签通常用于标记和分类信息，方便在搜索引擎或者数据库中检索和识别特定内容。在实际应用中，开发者可以根据这样的标签快速找到相关的样例代码，以便于学习和参考。
### 总结
根据标题、描述和标签，我们可以确定这篇内容是关于SQL Server Compact Edition的程序样例代码。由于缺乏具体的代码文件名列表，无法详细分析每个文件的内容。不过，上述内容已经概述了SQL CE的关键特性，以及开发者在参考样例代码时可能关注的知识点。
对于希望利用SQL CE进行数据库开发的程序员来说，样例代码是一个宝贵的资源，可以帮助他们快速理解和掌握如何在实际应用中运用该数据库技术。同时，理解SQL CE的特性、优势以及编程接口，将有助于开发者设计出更加高效、稳定的嵌入式数据库解决方案。
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首先，我们来解释“数据库”这一核心概念。数据库是存储、管理、处理和检索信息的系统，它能够帮助我们有效地存储大量的数据，并在需要的时候快速访问。数据库管理系统（DBMS）是负责数据库创建、维护和操作的软件，常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL和SQLite等。
数据库习题通常包括以下知识点：
1. 数据库设计：设计数据库时需要考虑实体-关系模型（ER模型）、规范化理论以及如何设计表结构。重点包括识别实体、确定实体属性、建立实体之间的关系以及表之间的关联。规范化是指将数据库表结构进行合理化分解，以减少数据冗余和提高数据一致性。
2. SQL语言：结构化查询语言（SQL）是用于管理数据库的标准计算机语言，它包括数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制四个方面的功能。对于数据库习题来说，重点会涉及到以下SQL语句：
- SELECT：用于从数据库中查询数据。
- INSERT、UPDATE、DELETE：用于向数据库中插入、更新或删除数据。
- CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE：用于创建、修改或删除表结构。
- JOIN：用于连接两个或多个表来查询跨越表的数据。
- GROUP BY 和 HAVING：用于对数据进行分组统计和筛选。
-事务处理：包括事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）等。
3. 数据库操作：涉及实际操作数据库的过程，包括数据导入导出、备份与恢复、索引创建与优化等。这些内容能够帮助理解如何高效地管理数据。
4. 数据库安全：保障数据库不受未授权访问和破坏的机制，例如用户权限管理、视图、存储过程等安全措施。
5. 数据库优化：如何提升数据库的性能，包括查询优化、数据库配置优化、索引策略、系统资源监控等。
6. 数据库应用开发：如何利用数据库在应用程序中实现数据的持久化存储，如数据库连接、事务管理、数据访问对象（DAO）设计模式等。
7. 高级主题：涉及到复杂查询、数据库触发器、存储过程的编写和优化，以及可能包含的特定数据库系统的特定特性（如Oracle的PL/SQL编程等）。
由于文件名称列表只提供“数据库习题”这一个信息点，我们无法得知具体的习题内容和难度，但是可以肯定的是，这份习题集应该覆盖了上述所提到的知识点。对于考生来说，这些习题将帮助他们巩固理论知识，并且提高解决实际问题的能力，是考试前准备的有力工具。
在准备数据库相关的考试时，建议先从基础概念开始复习，然后逐步过渡到SQL语法和数据库设计的实践操作。在习题练习中，注意不要仅限于死记硬背，更重要的是理解每一个操作背后的逻辑和原理。如果可能的话，实际操作一个数据库，将理论知识应用到实践中去，这会帮助你更加深刻地理解数据库的工作机制。最后，反复练习模拟题，可以帮助你熟悉考试的题型和难度，提高考试时的应试技巧。
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