使用Spark SQL进行流式机器学习计算(上)
今天来和大家聊一下如何使用Spark SQL进行流式数据的机器学习处理。本文主要分为以下几个章节:
- 什么是流式机器学习
- 机器学习模型获取途径
- 系统演示
1. 什么是流式机器学习
通常,当我们听到有人提到实时数据机器学习时,其实他们是讨论:
- 他们希望有一个模型,这个模型利用最近历史信息来进行预测分析。举一个天气的例子,如果最近几天都是晴天,那么未来几天极小概率会出现雨雪和低温天气
- 这个模型还需要是可更新的。当数据流经系统时,模型是可以随之进化升级。举个例子,随着业务规模的扩大,我们希望零售销售模型仍然保持准确。
第一个例子我们可以将它归为时序预测。第二个例子中,模型需要更新或者重新训练,这是一个non-stationarity问题。时序预测和non-stationarity数据分布是两类不同的问题。本文主要关注第二类问题,对于这类问题,一般的解决方
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
MaxCompute 费用暴涨之新增SQL分区裁剪失败
现象:因业务需求新增了SQL任务,这SQL扫描的表为分区表,且SQL条件里表只指定了一个分区,按指定的分区来看数据量并不大,但是SQL的费用非常高。费用比预想的结果相差几倍甚至10倍以上。 若只知道总体费用暴涨,但是没明确是什么任务暴涨,可以可以参考查看账单详情-使用记录文档,找出费用异常的记录。 分析:我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式:一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(¥/GB)。 变量主要是输入量和复杂度,但实际上复杂度最高也就为4,由复杂度引起的费用暴涨是比较罕见,我们不妨先把排查重点放在输入量上。 排查:查看Logview的inputs信息 如上图会发现input的分区量是14个,这个与预想的(SQL条件中只指定一个分区)不一致。问题就出在这里,此时基本可以判断这个SQL的分区
- 下一篇
MaxCompute客户端(odpscmd)在windows命令行下查询中文乱码问题处理实践
MaxCompute客户端工具是阿里云大数据计算服务MaxCompue产品官方客户端工具,通过客户端工具可以连接MaxCompute项目,完成包括数据管理、数据上下传、作业执行、用户及授权管理等各项操作。但有用户会碰到在Windows下的命令行中执行odpscmd后,查询包含中文字符的表数据时出现乱码的情况,本文将给出问题分析和解决方法,帮助大家快速处理这样的问题。 问题描述:Windows用户下载配置配置客户端(odpscmd)后,在查询包含中文字符的表数据时,会出现乱码情况,如下图所示: 问题分析:MaxCompute对中文默认使用utf-8字符集的编码方式,客户端乱码的原因是因为用户访问的客户端侧(也就是windows下的cmd命令行)没有使用utf-8对查询反馈的字符进行解析展示,所以需要查看cmd的当前显示字符设置是否为ut
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- CentOS关闭SELinux安全模块
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度