Spark排序算法系列之GBTs使用方式介绍-低调大师

Spark排序算法系列之GBTs使用方式介绍

2019-02-14 775

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前言

【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍GBDT算法，本系列还包括（持续更新）：

Spark排序算法系列之LR（逻辑回归）
Spark排序算法系列之模型融合（GBDT+LR）
Spark排序算法系列之XGBoost
Spark排序算法系列之FTRL（Follow-the-regularized-Leader）
Spark排序算法系列之FM与FFM

在本篇文章中你可以学到：

Spark MLLib包中的GBDT使用方式
模型的通过保存、加载、预测
PipeLine
ML包中的GBDT

02

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概述

LR因为其容易并行最早应用到推荐排序中的，但学习能力有限，需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力，且不一定带来效果的提升，因此在如何

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2019-02-13

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转载请务必将下面这段话置于文章开头处。本文转发自技术世界，原文链接　http://www.jasongj.com/spark/cbo/ Spark CBO 背景上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。 Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。物理执行计划是一个树状结构，其

2019-02-14

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