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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——1.2节Spark初体验

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第1章,第1.2节Spark初体验,作者耿嘉安,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初体验本节通过Spark的基本使用,让读者对Spark能有初步的认识,便于引导读者逐步深入学习。1.2.1 运行spark-shell要运行spark-shell,需要先对Spark进行配置。1)进入Spark的conf文件夹:cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/conf2)复制一份spark-env.sh.template,命名为spark-env.sh,对它进行编辑,命令如下:cp spark-env.sh.template spark-env.shvim spark-env.sh3)添加如下配置:export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.14)启动spark-shell:cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/bin./spark-shell最...

Spark MLlib - Decision Tree源码分析

以决策树作为开始,因为简单,而且也比较容易用到,当前的boosting或random forest也是常以其为基础的 决策树算法本身参考之前的blog,其实就是贪婪算法,每次切分使得数据变得最为有序 那么如何来定义有序或无序? 无序,node impurity 对于分类问题,我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题,我们用方差Variance来表示无序程度,方差越大,说明数据间差异越大 information gain 用于表示,由父节点划分后得到子节点,所带来的impurity的下降,即有序性的增益 MLib决策树的例子 下面直接看个regression的例子,分类的case,差不多, import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils // Load and parse the data file. // Cache the data since we will use it again to compute train...

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