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一、方法简介
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。
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Spark2.1.0入门：逻辑斯蒂回归分类器
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逻辑斯蒂回归
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。
Spark2.1.0入门：机器学习工作流(ML Pipelines)
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Spark2.1.0入门：Spark MLlib介绍
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Spark2.1.0入门：DStream输出操作
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在Spark应用中，外部系统经常需要使用到Spark DStream处理后的数据，因此，需要采用输出操作把DStream的数据输出到数据库或者文件系统中。
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Spark2.1.0入门：DStream转换操作
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DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换。
无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。
有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey)。
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Spark2.1.0入门：RDD队列流（DStream）
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在调试Spark Streaming应用程序的时候，我们可以使用streamingContext.queueStream(queueOfRDD)创建基于RDD队列的DStream。
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Spark2.1.0入门：套接字流(DStream)
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Spark Streaming可以通过Socket端口监听并接收数据，然后进行相应处理。
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Spark2.1.0入门：文件流(DStream)
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Spark支持从兼容HDFS API的文件系统中读取数据，创建数据流。
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Spark2.1.0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。