Decision Trees in Apache Spark 原文作者：Akash Sethi 原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark Spark中的决策树 决策树是在顺序决策问题进行分类，预测和促进决策的有效方法。 Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。 那么从技术上来说呢 在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。 在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。
Decision Trees in Apache Spark 原文作者：Akash Sethi 原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.blog/solo95 Apache Spark中的决策树 决策树是在顺序决策问题进行分类，预测和促进决策的有效方法。 Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。然而从技术上来说是有的。 在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。 在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。
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Apache Spark中的理念之一就是提供丰富友好的内置库，以便用户可以轻松组织数据管道。 随着 Spark，尤其是 MLlib 在数据科学家和机器学习从业者中迅速风靡，我们窥见了模型拟合之外对数据分析支持的需求。 现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持： 相关性：数据相关性分析 假设检验：拟合优度; 独立检验 分层抽样：控制标签分布的可拓展训练集 随机数据生成 在 Apache Spark 1.1 中，我们对拟合优度和独立性进行了卡方检验： MLlib chiSqTest(observed: Vector, expected: Vector) chiSqTest 与存在于 MLlib 中的其他统计函数不同，我们将分层抽样方法置于 Spark Core 中，因为抽样在数据分析中被广泛使用。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。 Zeppelin支持Apache Spark，Spark解释器组由5个解释器组成。 您还可以设置表中未列出的其他Spark属性。有关其他属性的列表，请参阅Spark可用属性。 用户可以设置分发库的Spark属性有： 火花defaults.conf SPARK_SUBMIT_OPTIONS 描述 spark.jars --jars 包含在驱动程序和执行器类路径上的本地jar的逗号分隔列表 spark.jars.packages --packages 逗号分隔列表，用于包含在驱动程序和执行器类路径上的jar的maven坐标。
1、Apache Spark 源码编译 软件版本： JDK：1.7.0_67 Scala：2.10.4 Hadoop：2.5.0 Spark：1.6.1 Maven：3.3.3 Zinc： -3.3.3 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin （2）搭建Spark环境 1）解压spark源码包 spark源码包下载地址：http://archive.apache.org =2.5.0 SPARK_HIVE=1 3）修改配置文件/opt/modules/spark-1.6.1/pom.xml中的hadoop.version和scala.version <properties spark-1.6.1] 2、Apache Spark 源码编译过程中报错总结 【报错1】 Using `mvn` from path: /opt/modules/apache-maven-3.3.3 12 【解决方案】报错标签重复，将 /opt/modules/apache-maven-3.3.3/conf/settings.xml文件中的已有部分去掉，保留我配置的aliyun镜像即可。
，下图显示了Apache Spark堆栈中的不同组件。 Apache Spark的5大优势 1、更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。 ，下图显示了Apache Spark堆栈中的不同组件。 Apache Spark的5大优势 1、更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。 六、RDD持久性 Apache Spark中一个主要的能力就是在集群内存中持久化/缓存RDD。这将显著地提升交互速度。
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。 许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。 由于企业正在寻找能在企业环境中给予他们优势的方法，正在采用超越SQL提供的简单的汇总和向下钻取功能的技术。 有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。 我们会努力工作，将在接下来的几个版本中为您带来更多体验。对于具有传统Hive部署的组织，Hive on Spark将为他们提供一条清晰的Spark路径。
Index 什么是Apache Spark 弹性分布式数据集（RDD） Spark SQL Spark Streaming 什么是Apache Spark 1. 简单介绍下Apache Spark Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升 Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、 Apache Spark 官方文档中文版：http://spark.apachecn.org/#/ ? 2. Spark中persist()和cache()方法都支持，它将RDD的数据缓存到内存或者硬盘中，大大提高反复利用的计算效率。
在spark开发过程中，一直想在程序中进行master的开发，如下代码： val conf = new SparkConf().setMaster("spark://hostname:7077").setAppName ("Spark Pi") 但是直接进行此项操作，老是碰到org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream错误，找了很多资料，有各种各样的解决办法 于是终于费劲地找到原因如下: 报错的意思应该是没有将jar包提交到spark的worker上面 导致运行的worker找不到被调用的类，才会报上述错误，因此设置个JAR，果然搞定。 val conf = new SparkConf().setMaster("spark://ubuntu-bigdata-5:7077").setAppName("Spark Pi") .setJars
我们将利用Apache Spark（Core，SQL，Streaming），Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示！ ] Apache Spark Apache Spark可以被视为在所有Lambda体系结构层上处理的集成解决方案。 的酷博客文章 ” 在这种情况下，适当的实时视图应该包含以下hash标签和它们的统计信息（在我们的例子中仅为1，因为相应的hash标签只用了一次）： apache – 1 architecture – parquet） 在Apache Spark中缓存批处理视图 开始连接到Twitter的流应用程序 关注即时#morningatlohika推文 构建增量的实时视图 查询，即即时合并批处理和实时视图 技术细节 源代码基于Apache Spark 1.6.x，即在引入结构化流式传输之前。
from=like 以下的话是由Apache Spark committer的Reynold Xin阐述。 而在Spark的RDD编程模型中，将这些依赖弄成DAG 。通过这种方法，更自然地表达出计算逻辑。 由于Spark的灵活编程模型，Hadoop MapReduce 中必须和嵌入的操作现在直接在应用程序的环境中。也就是应用程序可以重写shuffle 或者aggregation 函数的实现方式。 上面两个计算结合起来，使得Spark可以在毫秒级别的时间内调度task。然而在MP调度模型中，需要花费数秒甚至是数分钟（繁忙的集群）来调度task。 4、部分也是由于学术方面的原因，Spark社区常常有新的思维，其中一个例子就是，在Spark中采用BT协议来广播数据。
R - 从Spark 1.4版本开始，Apache Spark支持R API，这是许多数据科学家使用的主要统计语言。 可见，在Apache Spark大数据谱系中，使用了很多语言。 ? 所有Apache Spark应用程序和系统都通过驱动器节点管理。而驱动器节点是根据标记和配置的对工作节点进行管理。在驱动程序中，任何应用程序都在SparkContext中启动。 并且所有的Spark应用程序都围绕着这个核心驱动程序和SparkContext进行构建。 这导致Apache Spark中的大部分方法都是惰性的。指令以DAG（有向无环图）的形式存储供以后使用。这些DAG将继续变化，并提供map, filter等转化操作，这些操作都是惰性计算的。 在Apache Spark中，失败被正常处理。
1.6.x 升级至 2.0 升级至 SparkR 2.1.0 升级至 SparkR 2.2.0 概述 SparkR 是一个 R package, 它提供了一个轻量级的前端以从 R 中使用 Apache 在概念上 相当于关系数据库中的 table 表或 R 中的 data frame，但在该引擎下有更多的优化. 启动: SparkSession SparkR 的入口点是 SparkSession, 它会连接您的 R 程序到 Spark 集群中. 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算. dplyr软件包上建模的，因此SparkR中的某些函数与dplyr中同名.
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等） Spark的基于成本的优化器（CBO）并讨论Spark是如何收集并存储这些数据、优化查询，并在压力测试查询中展示所带来的性能影响。 由于t2表比t1表小, Apache Spark 2.1 将会选择右方作为构建hash表的一方而不是对其进行过滤操作（在这个案例中就是会过滤出t1表的大部分数据）。 结论 回顾前文，该博客展示了Apache Spark 2.2新的CBO不同的高光层面的。 我们对已经取得的进展感到十分兴奋并希望你们喜欢这些改进。我们希望你们能在Apache Spark 2.2中尝试新的CBO!
，每一个 Spark 应用程序由一个在集群上运行着用户的 main 函数和执行各种并行操作的 driver program（驱动程序）组成。 有时候，一个变量需要在整个任务中，或者在任务和 driver program（驱动程序）之间来共享。 添加下面几行: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf (在 Spark 1.3.0 之前，您需要明确导入 org.apache.spark.SparkContext._ 来启用必要的的隐式转换。) 只有当需要返回结果给驱动程序时，transformations 才开始计算. 这种设计使 Spark 的运行更高效.
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。 checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。 二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。 job执行完之后，spark会从finalRDD从后往前回溯。 2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job（回溯完成之后重新开的job）只需要将内存中的数据（cache缓存好的checkpoint那个点的数据）拷贝到HDFS
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ? 三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。 2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。 中的MapOutputTrackerMaster汇报。 拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; /** * count * 返回结果集中的元素数，会将结果回收到Driver端。 一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * countByValue * 根据数据集每个元素相同的内容来计数 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * reduce * * 根据聚合逻辑聚合数据集中的每个元素
四、Spark的计算范式：数据集上的计算 Spark用起来的确简单，但有一点特别要注意，你得按照Spark的范式写算法。 Spark是在数据集的层次上进行分布并行计算，是的，它只认成堆的数据： ? 我们提交给Spark的计算任务，必须满足两个条件： 数据是可以分块的，每块构成一个集合。 算法只能在集合级别执行操作。 比如，对于文本文件，在Spark中，一行就是一条记录，若干条记录组成一个集合。 七、将算法移植到Spark上 现在我们修改原始的笨算法，使之适用于Spark： 将数据载入并构造数据集 在Spark中，这个数据集被称为`RDD` ：弹性分布数据集。 collect操作提取RDD中的全部数据到本地。 魔术发生在RDD上。Spark的RDD自动进行数据的切分和结果的整合。我们假装不知道就好了， 就像这一切只发生在本地的一台机器上。 collect() : 返回RDD中的所有记录 count() : 返回RDD中的记录总数 对spark中Scala语言快速扫盲、交互分析、RDD动作、RDD变换的介绍如下： http://www.hubwiz.com
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。 Apache Spark最抽象和最开始会接触到的是弹性分布式数据集（RDD）。 RDD是可以并行操作的容错元素集合。您可以创建它们来并行化驱动程序中的现有集合，或者在外部存储系统中引用数据集。 变换仅在有行为需要将结果返回给驱动程序时才进行计算。 默认情况下，每次对其执行操作时，每个已转换的RDD都可能会重新计算。 如果您想更多地了解Spark中RDD的转换和操作，请查看官方文档： https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#transformations 自Spark 2.0.0以来，DataFrame是由命名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的dataframe，但在引擎盖下具有更丰富的优化。
弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop等社区开源技术，提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群，以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
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