Apache Spark机器学习2.7　复用性和自动化-低调大师

Apache Spark机器学习2.7　复用性和自动化

2017-05-01 550

2.7　复用性和自动化

本节我们将讨论数据集组织方法、预处理工作流方法，然后使用Apache Spark pipeline模型进行表示，并实现工作流。然后，我们将评估数据预处理的自动化解决方案。

学完本节，我们应能够使用Spark pipeline模型来表示和实现数据集预处理工作流，理解一些基于Apache Spark的自动化解决方案。

2.7.1　数据集预处理工作流

数据准备工作是从数据清洗到标识匹配，再由数据重组到特征提取，能以某种形式进行组织，反映了一步一步开展机器学习数据集准备的有序过程。换言之，所有的数据准备工作可以被组织为一个工作流程。

为工作流组织数据清理可以帮助实现复用性工作和自动化，对于机器学习从业者而言极具价值，这是因为机器学习从业者和数据科学家往往要花费工作时间的80%用于数据清洗和预处理。

在大多数机器学习项目中，包括

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《Pig编程指南》一2.1　下载和安装Pig

本节书摘来异步社区《Pig编程指南》一书中的第1章，第1.2节，作者：【美】Alan Gates 译者：曹坤，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1　下载和安装Pig 用户需要下载和安装Pig，才能在本地机器或者Hadoop集群上使用它。如果用户已经了解并完成了这一操作，那么可以直接跳到2.2节“运行Pig”进行阅读。用户既可以直接下载Pig安装包也可以先下载源代码然后自行进行编译。当然同样也可以以Hadoop分支的方式获得Pig。 2.1.1　从Apache下载Pig软件包这个是Apache Pig的官方版本。它是一个软件包，里面包含了运行Pig所需的所有JAR包。用户可以通过访问Pig发布页面进行下载。 Pig不需要安装到Hadoop集群中去。它运行在用户提交Hadoop任务的那台机器上。尽管用户可以从个人笔记本电脑或者台式计算机运行Pig，但是在实际操作中，大部分的集群管理员会配置好一到多台可以访问他们Hadoop集群的服务器，虽然这些服务器可以不是集群的一部分（也就是说它们既不是数据节点也不是计算节点）。通过这种方式，管理员可以方便地升级Pig和将...

2017-05-02

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2017-05-02

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