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基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建

0 相关源码 1 Spark环境安装 ◆ Spark 由scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM ◆ 官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译 ◆ Spark安装不难,配置需要注意,并且不一定需要Hadoop环境 下载 解压 tar zxvf spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz 2 Spark配置 ◆ 在配置前尽量先阅读官方文档,避免直接从网上找配置教程 ◆ 要为节点设 置好使用的内存,否则可能导致节点利用率低; ◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException [官网配置]() 应用默认配置 配置文件 复制两份模板,开启自行配置 单机环境配置 本地IP shell进行验证 bin/spark-shell 3 Spark shell ◆ Spark shell是一个bash脚本,在

基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化

# 0 相关源码 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? ◆ 将数据以图形图像的形式展现出来 ◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受 1.1.2 数据可视化的好处 ◆ 便于人们发现与理解数据蕴含的信息 ◆ 便于人们进行讨论 1.2 数据可视化的常用方法 ◆ 对于web应用,一般使用echarts,hightcharts,d3.js等 ◆ 对于数据分析利器python , 使用matplotlib等可视化库 ◆ 对于非码农的数据分析员, 一般使用excel等 2 初识Echarts ◆ echarts是由百度开源的JS数据可视化库,底层依赖ZRender渲染 ◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts. ◆ echarts 提供的图表很丰富 ,我们只需使

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