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DataWorks新手引导

Q:子账号使用DataWorks需要选择什么授权策略? A:DataWorks可以无需RAM单独配置权限,但若子账号需要创建项目,可给授权 DataWorks给子账号使用的正常流程是:主账号创建项目->主账号新建子账号->将子账号加入项目并赋予角色->子账号登录及更新个人信息 注: 主账号新建子账号时,创建AK这一步的时候,AK一定要保存好,不然子账号在更新个人信息的时候,还需要主账号重新去创建一次AK。 Q: 我进入了 DataWorks(大数据开发套件),在哪里写命令? A:可以在数据开发页面,新建ODPS_SQL任务,在SQL任务中写SQL脚本。 要是不知道怎么进入数据开发页面,那就看看这个文档吧:使用说明 Q: 关于创建任务时的一点疑惑 A: 任务类型:节点任务是单个的任务;工作流任务是指,一个工作流任务中可以包含多个节点

推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大。 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer、RFormula和ChiSqSelector。 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择列,可以基于下标索引,也可以基于列名。 如果是下标都可以使用setIndices方法 如果是列名可以使用setNames方法。使用这个方法的时候,vector字段需要通过AttributeGroup设置每个向量元素的列名。 注意1:可以同时使用setInices和setName object VectorSlicer { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setA...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。