Apache Spark机器学习.1.6　机器学习工作流和Spark pipeline-低调大师

Apache Spark机器学习.1.6　机器学习工作流和Spark pipeline

2017-05-01 610

1.6　机器学习工作流和Spark pipeline

在本节中，我们介绍机器学习工作流和Spark pipeline，然后讨论Spark pipeline作为机器学习计算工作流的优秀工具是如何发挥作用的。

学习完本节，读者将掌握这两个重要概念，并且为编程和实现机器学习工作流的Spark pipeline做好准备。

机器学习的工作流步骤

几乎所有的机器学习项目均涉及数据清洗、特征挖掘、模型估计、模型评估，然后是结果解释，这些都可以组织为循序渐进的工作流。这些工作流有时称为分析过程。

有些人甚至定义机器学习是将数据转化为可执行的洞察结果的工作流，有些人会在工作流中增加对业务的理解或问题的定义，以作为他们工作的出发点。

在数据挖掘领域，跨行业数据挖掘标准过程（CRISP-DM）是一个被广泛接受和采用的标准流程。许多标准机器学习的工作流都只是CRIS

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在worker中通过executor/mk-executor worker e, 创建每个executor (defn mk-executor [worker executor-id] (let [executor-data (mk-executor-data worker executor-id) ;;1.mk-executor-data _ (log-message "Loading executor " (:component-id executor-data) ":" (pr-str executor-id)) task-datas (->> executor-data :task-ids (map (fn [t] [t (task/mk-task executor-data t)])) ;;2.mk-task (into {}) (HashMap.)) _ (log-message "Loaded executor tasks " (:component-id executor-data) ":" (pr-str executor-id)) report-erro...

2017-05-02

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本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者：许巧辉另一个来自Google的重要工具，看起来超越了Hadoop MR——Pregel框架实现了图形计算（Malewicez et al.2010）。在Pregel中的计算是由一系列迭代组成的，被称为supersteps。图上的每个顶点都与一个用户定义的计算函数相关联；Pregel确保每个superstep在图的每条边上并发调用用户定义的计算函数。顶点可通过边发送消息，并且顶点间可交换值。这也是个全局同步——所有操作必须在用户定义的函数结束后才能继续。熟悉BSP的读者可以看出为什么Pregel是BSP优秀的例子——一组实体在用户定义的函数中使用全局锁并行计算，并且能够进行消息交换。 Apache Hama (Seo et al. 2010)相当于开源的Pregel，一种BSP的实现。Hama在HDFS和微软的Dryad引擎之上实现了BSP。大概是因为他们不希望被认为他们与Hadoop的社区之间有所不同。但重要的是，BSP本质上是一种适合迭代计算的范例，而且Hama拥有CGD的并行实现，这是Hadoo...

2017-05-02

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