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Spark可以独立安装使用,也可以和Hadoop一起安装使用。本教程中,我们采用和Hadoop一起安装使用,这样,就可以让Spark使用HDFS存取数据。需要说明的是,当安装好Spark以后,里面就自带了scala环境,不需要额外安装scala,因此,“Spark安装”这个部分的教程,假设读者的计算机上,没有安装Scala,也没有安装Java(当然了,如果已经安装Java和Scala,也没有关系,依然可以继续按照本教程进行安装),也就是说,你的计算机目前只有Linux系统,其他的软件和环境都没有安装(没有Java,没有Scala,没有Hadoop,没有Spark),需要从零开始安装所有大数据相关软件。下面,需要你在自己的Linux系统上(笔者采用的Linux系统是Ubuntu16.04),首先安装Java和Hadoop,然后再安装Spark(Spark安装好以后,里面就默认包含了Scala解释器)。本教程的具体运行环境如下:
- Ubuntu16.04以上
- Hadoop 2.7.1以上
- Java JDK 1.8以上
- Spark 2.1.0
Spark入门:标签和索引的转化:StringIndexer- IndexToString-VectorIndexer
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Spark的机器学习处理过程中,经常需要把标签数据(一般是字符串)转化成整数索引,而在计算结束又需要把整数索引还原为标签。这就涉及到几个转换器:StringIndexer、 IndexToString,OneHotEncoder,以及针对类别特征的索引VectorIndexer。
Spark入门:Word2Vec
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Word2Vec 是一种著名的 词嵌入(Word Embedding) 方法,它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的 分布式词向量(Distributed Representation,亦直接被称为词向量)。词向量表示可以在一定程度上刻画每个单词的语义。
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Spark入门:KMeans聚类算法
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聚类(Clustering) 是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(Unsupervised Learning) 方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
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Spark入门:协同过滤算法
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一、方法简介
协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐,它根据邻居用户(与目标用户兴趣相似的用户)的偏好信息产生对目标用户的推荐列表。
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Spark入门:决策树分类器
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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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Spark入门:逻辑斯蒂回归分类器
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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:主成分分析(PCA)
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Spark入门:奇异值分解(SVD)
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Spark入门:支持向量机SVM分类器
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方法简介
支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型:线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机;当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机;当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机。线性支持向量机支持L1和L2的正则化变型。关于正则化,可以参见http://spark.apache.org/docs/1.6.2/mllib-linear-methods.html#regularizers
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