Apache Spark机器学习3.7　部署Apache-低调大师

Apache Spark机器学习3.7　部署Apache

2017-05-01 584

3.7　部署

有一些用户可能已经拥有了部署系统，按用户所需的格式将所开发的模型导出即可。

对于线性回归模型，MLlib支持将模型导出为预测模型标记语言（Predictive Model Markup Language，PMML)。

更多关于MLlib导出PMML模型的信息，请访问：https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-pmml-model-export.html。

对于R notebook，PMML可以直接在其他环境运行。使用R语言函数包PMML，可以将R语言模型导出。

更多关于R语言函数包PMML的信息，请访问：http://journal.r-project.org/archive/ 2009-1/RJournal_2009-1_Guazzelli+et+al.pdf。

可以将决策模型直接部

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Apache Spark机器学习3.6　结果解释

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：

2017-05-02

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《Hadoop实战手册》一1.5 使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL

本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.5节，作者：【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者：傅杰 , 赵磊 , 卢学裕责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL Sqoop是Apache基金会下的一个项目，是庞大Hadoop生态圈中的一部分。在很多方面Sqoop和distcp很相似（见1.3节）。这两个工具都是构建在MapReduce之上的，利用了MapReduce的并行性和容错性。与集群间的数据复制不同，Sqoop设计通过JDBC驱动连接实现Hadoop集群与关系数据库之间的数据复制。它的功能非常广泛，本节将以网络日志条目为例展示如何使用Sqoop从HDFS导入数据到MySQL数据库。准备工作本例使用Sqoop V1.3.0版本。如果你使用的是CDH3版本，Sqoop默认是已经安装了。如果不是CDH3，你可以通过https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/Sqoop+In...

2017-05-02

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。