《Spark大数据分析实战》——1.2节Spark生态系统BDAS-低调大师

《Spark大数据分析实战》——1.2节Spark生态系统BDAS

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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1.2节Spark生态系统BDAS，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

1.2　Spark生态系统BDAS
目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。BDAS是伯克利大学提出的基于Spark的数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL，提供机器学习功能的系统MLBase及底层的分布式机器学习库MLlib，并行图计算框架GraphX，流计算框架Spark Streaming，近似查询引擎BlinkDB，内存分布式文件系统Tachyon，资源管理框架Mesos等子项目。这些子项目在Spark上层提供了更高层、更丰富的计算范式。

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下面对BDAS的各个子项

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3.6　结果解释通过了模型评估，并决定选择估计模型作为最终模型之后，我们需要向公司执行团队和技术团队解释执行结果。接下来，我们将讨论一些经常使用的结果解释方法，使用图表来表达影响评估。一些用户喜欢使用ROI的形式解释我们的结果，这就需要成本和效益的数据。当我们拥有成本和效益数据时，结果可以很方便地覆盖ROI主题。当然，需要一些优化才可以应用到实际决策中。影响的评估正如在Spark整体视图一节中所介绍的，本项目的主要目的是获得销售团队成功的整体视图。例如，公司希望比较一下市场营销与培训和其他因素对销售团队成功的影响。我们已经使用线性回归模型进行了估计，一个简单的影响比较方法是使用每个特征组的ANOVA来总结这种变化。下图是另一个使用图形解释结果的例子：

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