基于Spark训练线性回归模型的实战入门是怎样的

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最开始接触分布式计算框架的是Hadoop中的MapReduce,虽然开发起来很复杂(Map与Reduce都要有相应的实现类)但是我也成功的启动了第一个“Hello word”(word count)。

由于MapReduce每个步骤都要将中间结果存到磁盘中,而且会将job jar 包分发到每个相关的Datanode上,虽然我的Txt文件不到1M, 但是启动计算加上返回结果的时间大概也有40秒左右,还能忍,毕竟是怀揣着我将要处理TB级别数据的梦想。

Spark作为分布式计算框架,采用的是一种基于内存的计算,减少了反复读取磁盘的数次,另外还提供了除了map与reduce更多的操作。这无疑是提供了最好的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

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下面提供了一种接近实际生产环境,在Spark集群环境中,训练机器学习模型的完整方法

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此项目教程主要特点:

  • 文档齐全,代码简洁,教程操作性强,带有一步一步讲解

  • spark体验线性回归模型,属于最好的入门实战例子教程初学者入门的不二之选

  • 共分解为10个步骤,通俗易懂,操作性强:

    • 导入需要的包

    • 造数据,y=2x+biases

    • 合并矩阵

    • 数据格式

    • 指定集群地址

    • 转换数据并查看数据

    • 将df转换为spark模型训练数据格式,实际上也就是将feature改为数组

    • 划分数据集0.9与0.1,并打印coefficients与intercept

    • 绘制图像,查看拟合效果

    • 输入 http://localhost:4040查看job运行状况

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项目部分可视化图形展示:

基于Spark训练线性回归模型的实战入门是怎样的

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