本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
【10月更文挑战第15天】随着大数据成为企业决策和技术创新的关键驱动力,Apache Spark作为高效的大数据处理引擎,广受青睐。然而,.NET开发者面临使用Spark的门槛。本文介绍.NET for Apache Spark,展示如何通过C#和F#等.NET语言,结合Spark的强大功能进行大数据处理,简化开发流程并提升效率。示例代码演示了读取CSV文件及统计分析的基本操作,突显了.NET for Apache Spark的易用性和强大功能。
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》深入浅出介绍Spark核心,涵盖部署、实战与性能调优,适合初学者。作者基于微软和IBM经验,解析Spark工作机制,探讨BDAS生态,提供实践案例,助力快速掌握。书中亦讨论性能优化策略。[PDF下载链接](https://zhangfeidezhu.com/?p=347)。![Spark Web UI](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/16aaadbb4e13410f8cb2727c3786cc9e.png#pic_center)