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你好,Dataworks中的 ODPS Spark,怎么安装和使用 MLlib?

你好,Dataworks中的 ODPS Spark,怎么安装和使用 MLlib?

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真的很搞笑 2023-07-16 12:39:53 48 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    在DataWorks中,ODPS Spark是基于Apache Spark的分布式计算框架,可以通过ODPS Spark来使用MLlib库进行机器学习。下面是ODPS Spark中安装和使用MLlib的步骤:

    安装MLlib依赖库:首先需要安装MLlib依赖库,可以在ODPS Spark的Driver节点上使用以下命令进行安装:
    Copy
    $SPARK_HOME/bin/spark-shell --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0,com.databricks:spark-cav_2.10:0.1
    其中,$SPARK_HOME表示Spark的安装路径,--packages参数指定了需要安装的依赖库,包括spark-csv和spark-cav等。

    在Spark中使用MLlib:安装完成后,可以在ODPS Spark中使用MLlib库进行机器学习。例如,可以使用以下命令在Spark中加载MLlib库:
    Copy
    import org.apache.spark.mllib.recommendation._
    该命令将导入MLlib库中的协同过滤推荐算法模块,以便进行推荐系统开发等机器学习任务。

    编写机器学习代码:在加载MLlib库后,可以使用Scala或Python等编程语言,编写机器学习代码。例如,可以使用以下Scala代码,实现对用户电影评分数据进行协同过滤推荐:
    reasonml
    Copy
    val data = sc.textFile("data/mllib/als/test.data")
    val ratings = data.map(_.split(',') match { case Array(user, item, rate) =>
    Rating(user.toInt, item.toInt, rate.toDouble)
    })
    val rank = 10
    val numIterations = 10
    val model = ALS.train(ratings, rank, numIterations, 0.01)
    该代码将读取用户电影评分数据,将其转换为Rating对象,然后使用ALS算法训练推荐模型。

    2023-07-21 20:36:48
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  • 在 DataWorks 中使用 ODPS Spark 来安装和使用 MLlib(Spark的机器学习库),可以按照以下步骤进行:

    1. 创建 ODPS Spark 作业: 在 DataWorks 控制台中,进入对应项目空间,并选择 "数据开发" 模块。点击 "新建数据开发",选择 "ODPS Spark" 作业类型,创建一个 ODPS Spark 作业。

    2. 添加依赖: 在 ODPS Spark 作业页面的代码编辑区域,首先需要添加 MLlib 的依赖包。可以通过以下代码将其添加到你的作业中:

      %%spark
      import os
      os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars /path/to/mllib.jar pyspark-shell'
      

      请将 /path/to/mllib.jar 替换为实际的 MLlib JAR 文件路径。

    3. 编写代码: 在 ODPS Spark 作业中,你可以编写 Spark 代码来使用 MLlib 提供的机器学习功能。例如,可以使用 MLlib 来构建分类模型、聚类模型等。具体的代码编写方式和使用方法可以参考 Spark 和 MLlib 的官方文档。

    4. 保存并提交作业: 编写完代码后,点击保存按钮保存作业,并点击提交按钮提交作业。DataWorks 将会按照配置的资源和参数运行你的作业。

    2023-07-17 22:56:44
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