這篇文章給大家介紹基于Spark訓(xùn)練線性回歸模型的實(shí)戰(zhàn)入門(mén)是怎樣的，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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01      

最開(kāi)始接觸分布式計(jì)算框架的是Hadoop中的MapReduce,雖然開(kāi)發(fā)起來(lái)很復(fù)雜（Map與Reduce都要有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)類）但是我也成功的啟動(dòng)了第一個(gè)“Hello word”（word count）。

由于MapReduce每個(gè)步驟都要將中間結(jié)果存到磁盤(pán)中，而且會(huì)將job jar 包分發(fā)到每個(gè)相關(guān)的Datanode上，雖然我的Txt文件不到1M, 但是啟動(dòng)計(jì)算加上返回結(jié)果的時(shí)間大概也有40秒左右，還能忍，畢竟是懷揣著我將要處理TB級(jí)別數(shù)據(jù)的夢(mèng)想。

Spark作為分布式計(jì)算框架，采用的是一種基于內(nèi)存的計(jì)算，減少了反復(fù)讀取磁盤(pán)的數(shù)次，另外還提供了除了map與reduce更多的操作。這無(wú)疑是提供了最好的MapReduce替代品。然而最吸引我的不是spark的mapreduce有多么的快，而是spark集成了Machine Learning packages。

02       

下面提供了一種接近實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，在Spark集群環(huán)境中，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的完整方法

03         

此項(xiàng)目教程主要特點(diǎn)：

• 文檔齊全，代碼簡(jiǎn)潔，教程操作性強(qiáng)，帶有一步一步講解

• spark體驗(yàn)線性回歸模型，屬于最好的入門(mén)實(shí)戰(zhàn)例子教程，初學(xué)者入門(mén)的不二之選

• 共分解為10個(gè)步驟，通俗易懂，操作性強(qiáng)：

• 導(dǎo)入需要的包

• 造數(shù)據(jù)，y=2x+biases

• 合并矩陣

• 數(shù)據(jù)格式

• 指定集群地址

• 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并查看數(shù)據(jù)

• 將df轉(zhuǎn)換為spark模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)格式，實(shí)際上也就是將feature改為數(shù)組

• 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集0.9與0.1，并打印coefficients與intercept

• 繪制圖像，查看擬合效果

• 輸入 http://localhost:4040查看job運(yùn)行狀況

04

項(xiàng)目部分可視化圖形展示：

關(guān)于基于Spark訓(xùn)練線性回歸模型的實(shí)戰(zhàn)入門(mén)是怎樣的就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

文章題目：基于Spark訓(xùn)練線性回歸模型的實(shí)戰(zhàn)入門(mén)是怎樣的
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