溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章給大家介紹基于Spark訓練線性回歸模型的實戰入門是怎樣的，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
最開始接觸分布式計算框架的是Hadoop中的MapReduce,雖然開發起來很復雜（Map與Reduce都要有相應的實現類）但是我也成功的啟動了第一個“Hello word”（word count）。
由于MapReduce每個步驟都要將中間結果存到磁盤中，而且會將job jar 包分發到每個相關的Datanode上，雖然我的Txt文件不到1M, 但是啟動計算加上返回結果的時間大概也有40秒左右，還能忍，畢竟是懷揣著我將要處理TB級別數據的夢想。
Spark作為分布式計算框架，采用的是一種基于內存的計算，減少了反復讀取磁盤的數次，另外還提供了除了map與reduce更多的操作。這無疑是提供了最好的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。
下面提供了一種接近實際生產環境，在Spark集群環境中，訓練機器學習模型的完整方法
此項目教程主要特點：
文檔齊全，代碼簡潔，教程操作性強，帶有一步一步講解
spark體驗線性回歸模型，屬于最好的入門實戰例子教程，初學者入門的不二之選
共分解為10個步驟，通俗易懂，操作性強：
關于基于Spark訓練線性回歸模型的實戰入門是怎樣的就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
