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《Spark 官方文档》机器学习库(MLlib)指南

机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库。旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。 MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib包含基于RDD的原始算法API。 spark.ml则提供了基于DataFrames高层次的API,可以用来构建机器学习管道。 我们推荐您使用spark.ml,因为基于DataFrames的API更加的通用而且灵活。不过我们也会继续支持spark.mllib包。用户可以放心使用,spark.mllib还会持续地增加新的功能。不过开发者需要注意,如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念,就应该将其放到spark.ml包中,如:特征提取器和转换器。 下面的列表列出了两个包的主要功能。 spark.mllib: 数据类型,算法以及工具 Data types(数据类型) Basic statistics(基础统计) summary statistics(摘要统计) correlations...

《ELK Stack权威指南 》第2章 插件配置

本节书摘来自华章出版社《ELK Stack权威指南 》一书中的第1章,第2节,作者饶琛琳,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 插 件 配 置 插件是Logstash最大的特色。各种不同的插件源源不断地被创造出来,发布到社区中供大家使用。本章会按照插件的类别,对一般场景下的一些常用插件做详细的配置和用例介绍。本章介绍的插件包括:1)输入插件。基于shipper端场景,主要介绍STDIN、TCP、File等插件。2)编解码插件。编解码通常是会被遗忘的环节,但是运用好了,会大大提高工作效率,本节介绍最常用的JSON和multiline插件。3)过滤器插件。名为过滤器,其实各种数据裁剪和计算都可以在这类插件里完成,是Logstash最强大的一环。本节会详细介绍grok、date、mutate、ruby、metrics等插件的妙用。4)输出插件。Logstash虽然经常跟Elasticsearch并称,但是作为一个日志传输框架,它其实可以输出数据到各种不同的地方。比如Graphite、HDFS、Nagios等等。本章会介绍这些常用的输出插件用法。 2.1 输入插件 在“Hel...

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