mllib

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合，直接调用HDFS、Hbase上面的数据，和hadoop结合。配置很容易。 spark发展迅猛，框架比hadoop更加灵活实用。减少了延时处理，提高性能效率实用灵活性。也可以与hadoop切实相互结合。 spark核心部分分为RDD。Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题，其完美的框架日受欢迎。其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面，正日益壮大。大型公司争相实用spark来代替原有hadoop上相应的功能模块。Spark读写过程不像hadoop溢出写入磁盘，都是基于内存，因此速度很快。另外DAG作业调度系统的宽窄依赖让Spark速度提高。 Spark核心组成 1、RDD 是弹性分布式数据集，完全弹性的，如果数据丢失一部分还可以重建。有自动容错、位置感知调度和可伸缩性，通过数据检查点和记录数据更新金象容错性检查。通过SparkContext.textFile()加载文件变成RDD，然后通过transformation构建新的RDD，通过action将RDD存储到外部系统。 RDD使用延迟加载，也就是懒加载，只有当用到的时候才加载数据。如果加载存储所有的中间过程会浪费空间。因此要延迟加载。一旦spark看到整个变换链，他可以计算仅需的结果数据

A Vision for Making Deep Learning Simple When MapReduce was introduced 15 years ago, it showed the world a glimpse into the future. For the first time, engineers at Silicon Valley tech companies could analyze the entire Internet. MapReduce, however, provided low-level APIs that were incredibly difficult to use, and as a result, this “superpower” was a luxury — only a small fraction of highly sophisticated engineers with lots of resources could afford to use it. Today, deep learning has reached its “MapReduce” point: it has demonstrated its potential; it is the “superpower” of Artificial

1.Spark的分布式计算如何实现？ 2.Spark MLlib如何并行训练？ 3.Spark MLlib并行训练的局限性有哪些？ 这里是 王喆的机器学习笔记 的第二十五篇文章。接下来的几篇文章希望与大家一同讨论一下机器学习模型的分布式训练的问题。这个问题在推荐、广告、搜索领域尤为突出，因为在互联网场景下，动辄TB甚至PB级的数据量，几乎不可能利用单点完成机器学习模型的训练，分布式机器学习训练成为唯一的选择。 在笔者看来，分布式机器学习训练有三个主要的方案，分别是 Spark MLlib，Parameter Server 和 TensorFlow ，倒不是说他们是唯三可供选择的平台，而是因为他们分别代表着三种主流的解决分布式训练方法。 今天我们先从Spark MLlib说起，看看最流行的大数据计算平台是如何处理机器学习模型的并行训练问题的。 说起Spark，我想不会有任何算法工程师是陌生的。作为流行了至少五年的大数据项目，虽然受到了诸如Flink等后起之秀的挑战，但其仍是当之无愧的业界最主流的计算平台。而且为了照顾数据处理和模型训练平台的一致性，也有大量公司采用Spark原生的机器学习平台MLlib进行模型训练。选择Spark MLlib作为机器学习分布式训练平台的第一站，不仅因为Spark是流行的，更是因为Spark MLlib的并行训练方法代表着一种朴素的，直观的解决方案。

window系统 1. anaconda 或python spark环境变量 2. 配置spark home D:\Develop\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 3. C:\Users\Administrator>pip install py4j python for java cpython c 与java交互就是通过py4j pip uninstall py4j 4. 安装pyspark （不建议pip install ,） 为了版本对应，采用复制 D:\Develop\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\lib py4j-0.9-src pyspark 复制到 D:\Develop\Python\Anaconda3\Lib\site-packages C:\Users\Administrator>python >>> import py4j >>> import pyspark ## 不报错，则安装成功 idea 版本python插件下载 　 eclipse scala IDE 安装pydev插件 python spark 环境描述 python 2.7.9 spark spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 安装pyspark （不建议pip install

在处理文本数据，尤其是自然语言处理的场景中，hashingTF使用的比较多； Mllib 使用 hashing trick 实现词频。元素的特征应用一个 hash`函数映射到一个索引（即词），通过这个索引计算词频。这个方法避免计算全局的词-索引映射，因为全局的词-索引映射在大规模语料中花费较大。 但是，它会出现哈希冲突，这是因为不同的元素特征可能得到相同的哈希值。为了减少碰撞冲突，我们可以增加目标特征的维度，例如哈希表的桶数量。默认的特征维度是1048576。 1、spark ML中使用的hash方法基本上都是murmurhash实现， private var binary = false private var hashAlgorithm = HashingTF.Murmur3 // math.pow(2,20)=1048576 代表hashingTF中能表征的特征个数 def this() = this(1 << 20) private[spark] val seed = 42 2、获取hash的方法 /** * Returns the index of the input term. */ @Since("1.1.0") def indexOf(term: Any): Int = { Utils.nonNegativeMod(getHashFunction(term),

大数据分析挖掘培训课程要点-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘 目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 一、培训对象 1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。 3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。 4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。 二、学员基础 1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。 2，数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。 3，对Hadoop/Yarn/Spark大数据技术有一定的了解。 三、培训要点 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Mahout和 MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：大数据挖掘及其背景，Mahout和 MLlib大数据挖掘工具，推荐系统及电影推荐案例，分类技术及聚类分析，以及与流挖掘和Docker技术的结合，分析了大数据挖掘前景分析。 本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。 本课程不是一个泛泛的理论性