Spark-mllib 源码分析之逻辑回归(Logistic Regression)
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
【导语】这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优，需要 7.2 分钟，而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优，只需要 3.4 秒，把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。
这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优，需要 7.2 分钟，而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优，只需要 3.4 秒，把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。
在RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 当我们，在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行transformation(转换)操作，来获取其他的RDD。 Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：
官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的，这使它变慢，并且难以并行执行。遗憾的是，并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
原文： Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks 作者： Alex Black、Vyacheslav Kokorin 翻译： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 本文是分布式训练神经网络模型三篇系列文章的第一篇。 在第一篇文章，我们首先了解一下如何使用GPU分布式计算来显著提高深度学习模型
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations）
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
Petuum是一个专门针对机器学习的分布式平台，Spark以数据流应用为主，所以二者的应用对象不同。Spark有一个机器学习库MLLib, 但构建于数据流操作之上，并非针对机器学习算法的特点而设计。 机器学习算法和计算机领域的其他算法相比，有自己的一些独特特点。例如，（1）迭代性：模型的更新并非一次完成，需要循环迭代多次； （2）容错性：即使在每个循环中产生一些错误，模型最终的收敛不受影响；（3）参数收敛的非均匀性：模型中有些参数经过几个循环便不再改变，其他参数需要很长时间收敛。等等。这些特点决定了机器学
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
本文介绍了基于Spark的LDA主题模型在文本聚类分析中的应用，通过与其他常见聚类算法进行比较，展示了其在处理大规模文本数据时的效率和准确性。同时，文章还介绍了文智平台在支持多语言、处理多主题、提供可视化界面等方面的特点。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
question： 用spark对数据进行排序，首先按照颜值的从高到低进行排序，如果颜值相等，在根据年龄的升序排序
Spark是一个基于内存的集群计算系统，是一个分布式的计算框架。Spark可以将计算任务分发到多个机器并行计算。目前Spark集成了SQL查询，图处理，机器学习，流处理等，在计算引擎中生态比较健全，所以其适用范围比较广。Spark主要解决计算的并行化，集群资源的管理与分配，容错与恢复，任务的分发与回收管理等问题。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
Apache Spark正在引起很大的热议。Databricks是为支持Spark而成立的一个公司，它从Andreessen Horowitz募集到了$ 1400万美元，Cloudera决定全力支持Spark，其他人也认为这是下一件大事。所以我认为现在是时候看看并了解整个动态了。
Transformation：进行数据的转换，即将一个RDD转换成另一个RDD，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
Vishal Morde讲了这样一个故事：十五年前我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天，我试着回忆我学过的一切。与此同时，在内心深处，我想知道我是否能够胜任这份工作。我的老板感觉到我的焦虑，他说：
《Java8 Stream编码实战》的代码全部在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/master/repositories/stream-coding，一定要配合源码阅读，并且不断加以实践，才能更好的掌握Stream。
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 为什么会产生RDD？ （1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象
现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不同的社区代表不同购买力的客户群体，方便运营为他们推荐合适的商品；在资金网络中，社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟，方便安全部门进行相应处理；在相似店铺网络中，社区发现可以检测出商帮、价格联盟等，对商家进行指导等等。总的来看，社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景，图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。
不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。
不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快 100 倍。
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。
大规模算法旨在解决庞大的复杂问题。大规模算法的特征是由于其数据规模和处理要求的缘故，需要多个执行引擎。本章首先讨论了什么类型的算法最适合并行运行。然后，讨论了与并行化算法相关的问题。接下来，介绍了计算统一设备架构（CUDA）架构，并讨论了如何使用单个图形处理单元（GPU）或一组 GPU 来加速算法。还讨论了需要对算法进行哪些更改才能有效利用 GPU 的性能。最后，本章讨论了集群计算，并讨论了 Apache Spark 如何创建弹性分布式数据集（RDDs）以创建标准算法的极快并行实现。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
提到Spark必说RDD，RDD是Spark的核心，如果没有对RDD的深入理解，是很难写好spark程序的，但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌，基本都没有加入自己的理解。本文基于Spark原创作者的论文，对Spark的核心概念RDD做一个初步的探讨，希望能帮助初学的球友们快速入门。《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》这篇论文是Spark最为准确最为经典的描述，在网上可以很容易的搜到pdf版，建议学习Spark的球友们一定要去看看，多读几遍。从论文题目我们可以看到RDD的英文是：Resilient Distributed Datasets，我们从这三个单词入手来解释什么是RDD。
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2，下载spark并解压
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。
rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)
在上图中，发生箭头交叉就形成一个stage，其中与伴随这shuffle操作，并且这些算子（groupby,join）都是Action中的算子，map,union则属于Transformation中的算子。
Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
在上一讲当中我们在本地安装好了spark，虽然我们只有local一个集群，但是仍然不妨碍我们进行实验。spark最大的特点就是无论集群的资源如何，进行计算的代码都是一样的，spark会自动为我们做分布式调度工作。
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