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Spark入门：构建一个机器学习工作流
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Spark入门：分类与回归 – spark.mllib
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Spark入门：逻辑斯蒂回归的分类器
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方法简介
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。
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Spark入门：基本的统计工具（2） – spark.mllib
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Spark入门：基本的统计工具（1） – spark.mllib
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Spark2.0入门：DataFrame与RDD的区别
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DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
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Spark2.0入门 Spark SQL简介
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Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的组件，其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库，最初设计成与Hive兼容，但是该项目于2014年开始停止开发，转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark，并进行了优化。
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Spark2.0入门：连接Hive读写数据（DataFrame）
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Hive是基于Hadoop的数据仓库（要想了解更多数据仓库Hive的知识以及如何安装Hive，可以参考厦门大学数据库实验室的Hive授课视频、Hive安装指南）。本节内容介绍Spark如何连接Hive并读写数据。
Spark2.0入门：通过JDBC连接数据库(DataFrame)
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这里以关系数据库MySQL为例。首先，请参考厦门大学数据库实验室博客教程（Ubuntu安装MySQL），在Linux系统中安装好MySQL数据库。这里假设你已经成功安装了MySQL数据库。下面我们要新建一个测试Spark程序的数据库，数据库名称是“spark”，表的名称是“student”。
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