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Spark技术在京东智能供应链预测的应用——按照业务进行划分,然后利用scikit learn进行单机训练并预测

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练、预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了。我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行。我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算框架来将计算分摊到多个节点上实现并行化处理。 我们实现的方法很简单,首先需要在集群的每个节点上安装所需的全部Python包,然后在编写Spark程序时考虑通过某种规则将数据分区,比如按品类维度,通过groupByKey操作将数据重新分区,每一个分区是一个样本集合并进行独立的训练,以此达到并行化。流程如下图所示: 伪码如下: repartitionBy方法即设置一个重分区的逻辑返回(K,V)结构RDD,train方法是训练数据,在train方法里面会调用Python算法包接口。saveAsPick...

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