Apache Spark机器学习3.8 小结

简介:

3.8 小结


本章,我们一步一步实现了从数据到商业的整体视图,通过这个过程我们在Spark上处理了大量的数据,并且为IFS公司建立了一个生成销售团队成功的整体视图的模型。

具体来讲,首先我们在准备好Spark计算环境和载入预处理数据之后,为每个商业需求选择了模型。第二,我们准备并约减了特征。第三,估计模型系数。第四,评估了估计模型。接着,我们解释了分析结果。最后,部署了估计得到的模型。

这一处理过程与小数据集处理过程十分相似。然而,要处理大数据,我们需要并行计算,因此,我们使用了Spark。在前面描述的处理过程中,Spark使用简单、处理迅速。

学习完本章,读者全面了解了Spark在获得整体视图的过程中如何使我们的工作更容易和快捷。与此同时,读者应该熟悉了处理大量数据的RM4E建模和开发预测性模型的过程,尤其有能力生成自己的商业整体视图。

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 大数据
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
365 15
|
12月前
|
分布式计算 大数据 Apache
利用.NET进行大数据处理:Apache Spark与.NET for Apache Spark
【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。
291 1
|
分布式计算 大数据 Spark
Spark大数据处理:技术、应用与性能优化(全)PDF书籍推荐分享
《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)
310 1
Spark大数据处理:技术、应用与性能优化(全)PDF书籍推荐分享
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
258 0
|
分布式计算 Serverless 数据处理
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具,它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务,以实现任务调度和执行的自动化,帮助您更有效地管理数据处理任务。
425 0
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
431 6
|
分布式计算 Spark 大数据
深入探究Apache Spark在大数据处理中的实践应用
【6月更文挑战第2天】Apache Spark是流行的开源大数据处理框架,以其内存计算速度和低延迟脱颖而出。本文涵盖Spark概述、核心组件(包括Spark Core、SQL、Streaming和MLlib)及其在数据预处理、批处理分析、交互式查询、实时处理和机器学习中的应用。通过理解Spark内部机制和实践应用,可提升大数据处理效率,发挥其在各行业的潜力。
|
机器学习/深度学习 分布式计算 API
技术好文:Spark机器学习笔记一
技术好文:Spark机器学习笔记一
118 0
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
206 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多