分类模型的预测目标是:类别编号 回归模型的预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 决策树 不纯度度量方法:方差 0 准备数据 archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing-Dataset.z

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

原文链接:https://wongxingjun.github.io/2016/05/11/Spark-Job%E8%B0%83%E4%BC%98-Part-2/ 这篇文章将会完成Part 1中留下的部分,我会尽力介绍更多的你关心的能加速Spark程序的东西.特别是你将会学习资源调优或者配置Spark来充分利用集群提供的所有资源.然后我们会转向并行度调优,job性能中最难的也是最重要的参数.最后你会学习如何表示数据本身,Spark能读取的磁盘存储形式(用Apache Avro或者Apache P

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来

elasticsearch性能调优 集群规划 独立的master节点,不存储数据, 数量不少于2 数据节点(Data Node) 查询节点(Query Node),起到负载均衡的作用 Linux系统参数配置 文件句柄 Linux中,每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说,显然太小,通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数 * - nofile 65535 虚拟内存设置 max_map_count定义了进程能拥有的最多内存区域 sysc

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单

Linux下TCP/IP及内核参数优化有多种方式,参数配置得当可以大大提高系统的性能,也可以根据特定场景进行专门的优化,如TIME_WAIT过高,DDOS攻击等等. 如下配置是写在sysctl.conf中,可使用sysctl -p生效,文中附带了一些默认值和中文解释(从网上收集和翻译而来),确有些辛苦,转载请保留链接,谢谢-. 相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整. net.core.netdev_max_backlog = #该参数决定了,网络设备接收

摘要: JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被

注意:调优tomcat需要了解使用的tomcat是什么版本,随着tomcat版本发展有新参数引入,同时有旧参数废弃.本文档以tomcat7为例进行调优 一. 线程池(Thread Pool)优化 编辑"Tomcat安装目录/conf/server.xml"文件,找到如下内容 <!-- <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads=&qu

转自http://yuanzhifei89.iteye.com/blog/974082 eclipse调优 一般在不对eclipse进行相关设置的时候,使用eclipse总是会觉得启动好慢,用起来好卡,其实只要对eclipse的相关参数进行一些配置,就会有很大的改善. 加快启动速度 1.在eclipse启动的时候,它总是会搜索让其运行的jre,往往就是这个搜索过程让eclipse启动变慢了.(没设置时,等2-3s出现进度条,设置后直接出现进度条) 只要在eclipse.ini中加入-vm的参数就

一.关于was数据源等问题的配置 (1)关于was数据源连接池的最大.最小配置多大合适?怎样去计算? (2)关于JVM的配置,64位系统,64位WAS,最值小和最大配置多大最优?怎样去计算? (3)应用服务器线程池,怎么样配置最优? 怎样去计算? (4)Linux上安装was完成后,linux必须配置哪些参数,was性能最优?如果不配置的话,性能影响大吗 数据库连接池建议初始化调优10-100.was连接池参数说明及调优V1.0:http://www.webspherechina.net/Doc

性能对 iOS 应用的开发尤其重要,如果你的应用失去反应或者很慢,失望的用户会把他们的失望写满App Store的评论.然而由于iOS设备的限制,有时搞好性能是一件难事.开发过程中你会有很多需要注意的事项,你也很容易在做出选择时忘记考虑性能影响. 这正是我写下这篇文章的原因.这篇文章以一个方便查看的核对表的形式整合了你可以用来提升你app性能的25条建议和技巧. 请耐心读完这篇文章,为你未来的app提个速! 注意:每在优化代码之前,你都要注意一个问题,不要养成”预优化”代码的错误习惯.时常使用I

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1

MySQL 一般运行于Linux系统中.对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面.业务层面.应用程序层面的调优).操作系统主要是管理和分配硬件资源,所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优,也就是调整硬件参数.Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优.内存的调优.磁盘的调优.网络的调优.Linux后台service调优等等. 1. CPU 调优 1.1 CPU 的节能模式 在server环境的CPU一定要关闭节能模式,节能模式不适应于服

1. TCP/IP模型 我们一般知道OSI的网络参考模型是分为7层:“应表会传网数物”——应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,数据链路层,物理层.而实际的Linux网络层协议是参照了OSI标准,但是它实现为4层:应用层,传输层,网络层,网络接口层.OSI的多层对应到了实际实现中的一层.我们最为关注的是传输层和网络层.一般而言网络层也就是IP层,负责IP路由寻址等等细节,而传输层TCP/UDP负责数据的可靠/快速的传输功能. 网络的实际运行过程就是发送方,从高层向底层,根据协议对数据进行一层一

目录 参数设置收集器搭配启动内存分配监控工具和方法调优方法调优实例     光说不练假把式,学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之.通过学习,我觉得JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置.如何监控.如何优化3点上.下面就将针对这3点进行学习.     (如果您对Java的内存区域划分和内存回收机制尚不明确,那在阅读本文前,请先阅读我的前一篇博客<Java系列笔记(3) - Java 内存区域和GC机制>,在该博客中,详细叙述了Java HotSp

Linux  JVM Tomcat =========Linux =============== 监控 nmon  命令:nmon -s 10 -c 60 -f -m /home -s 10 每10s收集一次 -c 60 一共收集60次 -f 保存带时间的文件名 -m 保存目录 =========JVM ==================== 监控 jps jstack jstat jps在linux系统获得java应用进程号  命令:jps -m -l -------------------

JVM本身就是一个java进程,一个java程序运行在一个jvm进程中.多个java程序同时运行就会有多个jvm进程.一个jvm进程有多个线程至少有一个gc线程和一个用户线程. JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMem

Linux内核 TCP/IP.Socket参数调优 2014-06-06  Harrison....   阅 9611  转 165 转藏到我的图书馆   微信分享:   Doc1: /proc/sys/net目录 所有的TCP/IP参数都位于/proc/sys/net目录下(请注意,对/proc/sys/net目录下内容的修改都是临时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: 参数(路径+文件) 描述 默认值 优化值 /proc/sys/net/core/rmem_defau