Apache Spark机器学习2.6　特征提取-低调大师

Apache Spark机器学习2.6　特征提取

2017-05-01 592

2.6　特征提取

在本节，我们的关注点将转向特征提取，特征提取是根据工作数据集中可用特征或信息扩展为新的特征或者变量。与此同时，我们将讨论一些Apache Spark中特征提取的特殊功能，以及Spark中与特征相关的便捷解决方案。

学完本节之后，我们能够针对各种各样的机器学习项目开发并组织特征。

2.6.1　特征开发的挑战

大部分的大数据机器学习项目通常都不能直接使用大数据集。例如，使用网络日志数据时，它经常以随机文本集形式呈现，显得非常混乱，我们需要从中提取对机器学习有用的信息和特征。例如，我们需要从网络日志数据提取点击次数和展示次数，这样才能使用许多文本挖掘工具和算法。

对于任何特征提取，机器学习从业者需要决定：

采用什么信息，生成哪些特征

使用何种方法和算法

提取什么特征取决于以下几种情况：

数据可用性以及数据特性，比如处理数据缺失情况的难易

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《Spark核心技术与高级应用》——3.2节构建Spark的开发环境

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第3章，第3.2节构建Spark的开发环境，作者于俊　向海　代其锋　马海平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.2　构建Spark的开发环境无论Windows或Linux操作系统，构建Spark开发环境的思路一致，基于Eclipse或Idea，通过Java、Scala或Python语言进行开发。安装之前需要提前准备好JDK、Scala或Python环境，然后在Eclipse中下载安装Scala或Python插件。3.2.1　准备环境准备环境包括JDK、Scala和Python的安装。1.安装JDK（1）下载JDK（1.7以上版本）下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/in

2017-05-02

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Spark源码分析 – SparkContext中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(……) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() 这是一个比较简单的没有shuffle的例子, 看看在Executor上是如何被执行的首先这个job只有一个stage, 所以只会产生resultTask 最关键的执行语句, func(context, rdd.iterator(split, context)) 对于这个例子, func就是最终产生结果的count(), 而rdd就是count前最后一个rdd, 即filter产生的rdd 可以看到Spark中rdd的执行, 不是从前往后, 而是从后往前推的, 为什么? ...

2017-05-02

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