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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.

《Spark大数据分析实战》——1.1节初识Spark

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,第1.1节初识Spark,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 1.1 初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架,因为它基于内存计算,所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群。1.?Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层,融入Hadoop的生态系统,并弥补MapReduce的不足。(1)中间结果输出Spark将执行工作流抽象为通用的有向无环图执行计划(DAG),可以将多Stage的任务串联或者并行执行,

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