[CDH] New project for ML pipeline
启动后台服务: [CDH] Cloudera's Distribution including Apache Hadoop
这里只介绍一些基本的流程,具体操作还是需要实践代码。
一、开发环境配置
JDK安装
Ref: Ubuntu安装jdk8的两种方式
(base) hadoop@unsw-ThinkPad-T490:jvm$ java -version
java version "1.8.0_231"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_231-b11)
Java HotSpot(TM) -Bit Server VM (build 25.231-b11, mixed mode) (base) hadoop@unsw-ThinkPad-T490:jvm$ javac -version
javac 1.8.0_231
然后,Project Structure --> SDKs --> 配置为新jdk。
Scala插件安装
Setting --> Plugins
Maven更新
"Error:(5, 37) java: 程序包org.apache.ibatis.annotations不存在"
不要使用IDE内嵌的Maven,因为IDE内嵌的版本不一定一致,而版本不一致很容易导致构建行为的不一致。
项目Maven版本号在哪里体现?如何更新呢?
Goto: 修改Idea默认的maven版本
Spring-boot依赖

IDEA Cannot access alimaven (http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/)
可能有用,也可能没用。改为Settings --> maven --> Work offline
二、Maven和包依赖
Ref: Maven 教程
1. Maven POM
POM ( Project Object Model,项目对象模型 ) 是 Maven 工程的基本工作单元,是一个XML文件,包含了项目的基本信息,用于描述项目如何构建,声明项目依赖,等等。
执行任务或目标时,Maven 会在当前目录中查找 POM。它读取 POM,获取所需的配置信息,然后执行目标。
2. 新建项目以及模块
New Project --> maven
New Module --> maven // 若干模块可以拖拉到统一的文件夹内,相应的配置文件会自动编辑好。

然后根据如下模块图,依次添加模块。

建立模板代码,web作为“入口”。

3. 模块 "配置" 文件
Spark相关的配置: pom.xml --> https://www.runoob.com/maven/maven-pom.html
(1) 基本要素样例
<project xmlns = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <!-- 模型版本 -->
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<!-- 公司或者组织的唯一标志,并且配置时生成的路径也是由此生成, 如com.companyname.project-group,maven会将该项目打成的jar包放本地路径:/com/companyname/project-group -->
<groupId>com.companyname.project-group</groupId> <!-- 项目的唯一ID,一个groupId下面可能多个项目,就是靠artifactId来区分的 -->
<artifactId>project</artifactId> <!-- 版本号 -->
<version>1.0</version>
</project>
(2) 子模块"目录"
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>car-travel</groupId>
<artifactId>car-travel</artifactId>
<packaging>pom</packaging>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<modules>
<module>car-travel-common</module>
</modules> </project>
(3) 子模块"内容"
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>car-travel</groupId>
<artifactId>car-travel-parent</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<relativePath>../car-travel-parent/pom.xml</relativePath>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <artifactId>car-travel-spark</artifactId> <dependencies>
<!--spark 离线任务 核心依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency> <!--spark 实时任务 核心依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency> <!--spark streaming 和 kafka集成 的依赖配置-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency> <!--依赖本项目中的module开始-->
<dependency>
<groupId>car-travel</groupId>
<artifactId>car-travel-util</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
</dependencies> </project>
(4) 包依赖
Ref: Maven 引入外部依赖
Ref: Maven添加外部依赖【Maven无能为力,无法自动下载时】
Ref: maven可选依赖(Optional Dependencies)和依赖排除(Dependency Exclusions)
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>2.0.1</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.xerial.snappy</groupId>
<artifactId>snappy-java</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
(5) Maven右边栏依赖检测
/* implement */
三、"测试" 子模块
这里若是 "测试spark模块" 的话,需要安装scala,使该模块支持Scala语言。

Spark环境配置的测试代码样例。
package spark.examples import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class WordCount { } object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建spark的配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkWordCount").setMaster("local");
//2.创建spark context的上下文
val sc = new SparkContext(sparkConf); //3.使用spark上下文的api接口textFile读取文件形成spark数据处理模型RDD
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("C:\\work_space\\car-travel\\common\\car-travel-spark\\src\\test\\scala\\words")
//4.对RDD每一行行进行分割(使用空格分割)
val wordArrayRdd = linesRDD.map(_.split(" "))
//5.分割完成之后,我们做一下扁平化,把多维集合转化为一维集合
val wordsRDD = wordArrayRdd.flatMap(x => x)
//6.单词计数,出现一次计数一个1
// val wordCount = wordsRDD.map((_,1))
val wordCount = wordsRDD.map(word => {
(word,1)
}) //7.最关键的一步就是对单词的所有计数进行汇总
()
val restCount = wordCount.reduceByKey(_ + _) restCount.foreach(println(_))
restCount.checkpoint()
restCount.persist()
sc.stop();
}
}
End.
[CDH] New project for ML pipeline的更多相关文章
- 使用spark ml pipeline进行机器学习
一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的 ...
- spark ML pipeline 学习
一.pipeline 一个典型的机器学习过程从数据收集开始,要经历多个步骤,才能得到需要的输出.这非常类似于流水线式工作,即通常会包含源数据ETL(抽取.转化.加载),数据预处理,指标提取,模型训练与 ...
- Spark ML Pipeline简介
Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在 ...
- spark ml pipeline构建机器学习任务
一.关于spark ml pipeline与机器学习一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流 ...
- 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice5/
- Spark.ML之PipeLine学习笔记
地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine 是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户 ...
- ML Pipelines管道
ML Pipelines管道 In this section, we introduce the concept of ML Pipelines. ML Pipelines provide a uni ...
- Spark ML机器学习
Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. ...
- Spark的MLlib和ML库的区别
机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.其目标是使实际的机器学习可扩展和容易.在高层次上,它提供了如下工具: ML算法:通用学习算法,如分类,回归,聚类和协同过滤 特 ...
随机推荐
- Django_01_创建图书管理项目
在django中,项目的组织结构为一个项目包含多个应用,一个应用对应一个业务模块 示例:创建项目的名称为test1,完成“图书-英雄”信息的维护,创建应用名称为booktest 创建项目:首先进入到虚 ...
- IDEA中使用git合并分支的过程报错:cant checkout because of unmerged files
使用idea的git插件控制代码分支合并时,由于操作不当,报错了,控制台报错如下: cant checkout because of unmerged files,you have to resolv ...
- dao层取值用List<map<String,Object>>接收有序map
发现一个好玩的Map, 当需要Map有序时用java.util.LinkedHashMap接收,是有序map resultType="java.util.LinkedHashMap" ...
- jQuery获取上传文件的名称
//获取文件名称 function getFileName(path) { var pos1 = path.lastIndexOf('/'); var pos2 = path.last ...
- go包中的init() 函数
https://tutorialedge.net/golang/the-go-init-function/ ---------------------------------------------- ...
- 通过自动回复机器人学Mybatis---基础版
第1章 案例简介 介绍要实现的案例情况,后面会通过这个案例来学习 Mybatis 第2章 实战第一部----黎明前的黑暗 在没有 Mybatis 的情况下,使用 Jsp + Servlet + Jdb ...
- Python JSON Ⅱ
json.loads json.loads 用于解码 JSON 数据.该函数返回 Python 字段的数据类型. 语法 实例 以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象: 以上代码执行结果为 ...
- 隐藏IDEA project 中的指定文件
例如隐藏project下的.idea文件目录,以及.iml文件 在 Settings>File Types > ignore files and folders 中添加 .idea; ...
- Java Spring MVC工作流程
本文是对 SpringMVC 工作流程的总结,自己一定要可以用语言描述. 名词解释: DispatcherServlet:前端控制器,是 SpringMVC 工作流程的中心,负责调用其他组件,在系统启 ...
- [CTS2019]田野(80分)
loj嘟嘟嘟 学完模拟退火后开始搞这道题,搞了一下午最终搞到了80分,剩下的实在不知道怎么办了-- 首先肯定是把有交点的线段划分到一个集合,然后对每一个集合求一遍凸包. 然后两两合并,如果新的凸包的周 ...