spark Using MLLib in Scala/Java/Python】的更多相关文章

Using MLLib in ScalaFollowing code snippets can be executed in spark-shell. Binary ClassificationThe following code snippet illustrates how to load a sample dataset, execute a training algorithm on this training data using a static method in the algo…
朴素贝叶斯 算法介绍: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这…
梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python) http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53426350 梯度迭代树 算法简介: 梯度提升树是一种决策树的集成算法.它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数.决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征.易扩展到多分类问题.不需特征缩放等性质.Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现. 梯度提升树依次迭代训练一系列的…
Spark安装目录 /Users/erichan/Garden/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6 基本测试 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi MASTER=local[20] ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark…
Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,…
1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据…
map,filter,flatMap算子 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 1.map map是将源JavaRDD的一个一个元素的传入call方法,并经过算法后一个一个的返回从而生成一个新的JavaRDD. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark…
问题: 今天用Maven搭建了一个Spark的Scala项目,运行后遇到下面异常: Apache Spark Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 原因: pom文件中引用了错误的spark版本 解决: 修改 <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <artifactId&…
如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和…