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《Spark大数据分析实战》——第1章Spark简介

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章Spark简介,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 第1章Spark简介本章主要介绍Spark框架的概念、生态系统、架构及RDD等,并围绕Spark的BDAS 项目及其子项目进行了简要介绍。目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目,本章只进行简要介绍,后续章节会有详细阐述。

Apache Spark机器学习3.4 模型估计

3.4 模型估计 在上一节完成了特征集选择,接下来需要评估模型参数。我们可以使用MLlib或者R语言进行评估,并准备分布式的计算。 为了简化操作,我们使用Databricks的作业特性。具体来讲,在Databricks环境中,前往“Job”菜单,创建作业,如下图所示: 接着,用户可以选择notebook来运行,指定集群并且调度作业。一旦作业被调度,用户可以监视作业的执行,并收集结果。 在3.2节,我们为选择的3个模型准备了一些代码。现在,需要修改这些代码和上一节讨论的最终特征集,以创建最终的notebook。 换句话说,我们有1个因变量和通过PCA和特征选择得到的17个特征。因此,我们需要将这些变量插入到我们第2节开发的代码中,以建立我们的notebook。然后,我们将使用Spark作业特征以分布式的方式执行这些notebook。 3.4.

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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