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Apache Spark机器学习3.1 Spark整体视图

摘要 基于Spark的整体视图 通过第1章,我们建立起了Spark系统,根据第2章的内容,我们完成了数据准备。现在将进入Spark系统应用的新阶段:从数据中获得洞见。 根据Gartner等机构的研究结果,许多公司仅仅是因为缺乏其商业的整体视图而损失了大量的价值。本章我们将回顾机器学习的方法和获得商业整体视图的步骤,然后讨论Spark如何简单、快速地进行相关计算,同时通过一个实例,循序渐进地展示使用Spark从数据到整体视图的开发过程。 Spark整体视图 整体视图的方法 特征准备 模型估计 模型评估 结果解释 部署 3.1 Spark整体视图 Spark能够快速处理大量的数据,易于开发复杂的计算,因此,非常适合机器学习项目,例如获得商业的整体视图。本节,我们首先介绍一个真实的商业案例,然后讨论在Spark上完成项目的准备工作。 3.1.1 例子 IFS公司销

《Spark核心技术与高级应用》——导读

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的目录,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 目录 前 言基 础 篇第1章 Spark简介 1.1 什么是Spark1.2 Spark的重要扩展1.3 本章小结第2章 Spark部署和运行2.1 部署准备2.2 Spark部署2.3 运行Spark应用程序2.4 本章小结第3章 Spark程序开发3.1 使用Spark Shell编写程序3.2 构建Spark的开发环境3.3 独立应用程序编程 3.4 本章小结第4章 编程模型 4.1 RDD介绍 4.2 创建RDD 4.3 RDD操作 4.4 共享变量 4.5 本章小结 第5章 作业执行解析 5.1 基本概念 5.2 作业执行流程 5.3 运行时环境 5.4

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