注： 本文基于spark-2.1.1 Spark MLlib是Spark的重要组成部分，也是最早推出的库之一，其基于RDD的API,算法比较丰富，比较稳定，也比较好用。但是如果目标数据集结构复杂需要多次处理，或者是对新数据需要结合多个已经训练好的单个模型进行综合计算时，使用MLlib将会让程序结构复杂，甚至难于理解和实现。为改变这一局限性，从Spark 1.2 版本之后引人了ML Pipelin
转载
2023-09-06 17:24:36
127阅读
Spark Pipeline一、Spark Pipeline1.1 机器学习管道（Pipeline）1.2 数据管道组件构成1.3 构建Pipeline1.4 预测Pipeline一、Spark Pipeline1.1 机器学习管道（Pipeline）由一系列阶段构成，每个阶段是Transformer或Estimator，它们串联到一起按照顺序执行。1.2 数据管道组件构成Transfo...
原创
2021-06-01 12:15:42
481阅读
"""
Pipeline Example.
"""
# $example on$
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
# $example
原创
2023-05-31 11:00:23
88阅读
# 理解 Spark Pipeline 原理：新手指南
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。在机器学习中，Spark 提供了内置的 MLlib 库，允许我们构建机器学习模型。在这个过程中，使用 Spark 的 Pipeline 概念来简化流程是非常重要的。本文将逐步带你了解 Spark Pipeline 的原理以及具体的实现过程。
## Sp
原创
2024-09-17 07:15:39
51阅读
# Spark Pipeline实例实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark Pipeline实例。Spark Pipeline是Spark MLlib中的一个重要概念，它可以帮助你将多个数据处理和机器学习算法组合在一起，形成一个完整的数据处理和模型训练流程。通过使用Pipeline，你可以更加高效地构建和管理复杂的数据处理和模型训练流程，从而提高开发效率和模型性能。
##
原创
2023-09-30 05:49:59
62阅读
ML pipeline提供了一组统一的高级API，它们构建在 DataFrame之上，可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。一 重要概念1.1 管道中的主要概念MLlib对机器学习算法的API进行了标准化，使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。DataFrame：这个ML API使用Spar
转载
2024-03-06 12:59:54
40阅读
前言Spark的Mllib机器学习工具包括两个扩展，一是Mllib，其算法都是围绕RDD这个数据结构来实现的；二是ML，其基于Pipeline提供了一整套建立在DataFrame上的高级API，将每一个操作定义为一个Stage，能够帮助用户创建和优化机器学习流程。本文关注ML扩展中的Pipeline，并就如何自定义Stage模型进行讨论。一、 Pipeline介绍Pipeline直译过来就是管道、
转载
2023-11-27 22:19:36
59阅读
问题如果一个源数据有1亿行, 对这个源数据分别做map()操作和flatMap()操作, 过程是下面描述的那种流程, 为什么? 1 每读1条数据, 顺次执行map()和flatMap(), 再读取下一条; 2 对
转载
2024-01-15 02:08:43
39阅读
情况一：二元分类这部分使用的数据集是判断网页是暂时的还是长青的。因为涉及到了文本的信息，所以需要进行文本的数字化和向量化。在这部分中，机器学习分为三个部分，第一部分是建立机器学习流程pipeline，第二部分是训练，第三部分是预测。在建立机器学习流程pipeline中包含4个阶段，如下所示：StringIndexer：将文字的分类特征转换为数字。OneHotEncoder：将一个数字的分类特征字段
转载
2023-09-06 17:24:28
51阅读
Spark的Ml pipeline 浪尖 浪尖聊大数据ML pipeline提供了一组统一的高级API，它们构建在 DataFrame之上，可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。一 重要概念1.1 管道中的主要概念MLlib对机器学习算法的API进行了标准化，使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。Da
原创
2021-03-17 15:08:32
246阅读
本文主要讲MLlib的pipe工作原理及样例。
原创
2021-07-25 11:02:59
261阅读
地址：http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine
是基于DataFrames的高层的API，可以方便用户构建和调试机器学习流水线
可以使得多个机器学习算法顺序执行，达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型，text
转载
2023-07-18 12:14:38
110阅读
之前学习spark的时候很多资料介绍Spark Pipeline管道计算模式就是说类似水的管道一样，一条数据计算除了结束后，再进行下一条数据的处理。问题来了，如果一个job有很多个stage，每个stage会有很多个task任务。那么这个一条数据有怎么处理呢？ 引用一下美团调优化资料的一段话，看完后对上述的问题更加懵逼了。然后就写了一段代码进行测试。美团调优化资料-----我们使用spa
转载
2023-08-04 21:16:05
110阅读
Jedis的pipeline的原理
通过pipeline对redis的所有操作命令，都会先放到一个List中，当pipeline直接执行或者通过jedis.close()调用sync()的时候，所有的命令都会一次性地发送到客户端，并且每个操作命令返回一个response，通过get来获取操作结果。
Jedis对Redis Clus
转载
2023-08-17 01:18:36
164阅读
# Spark ML Pipeline与支持向量机的应用
在大数据时代，机器学习已经成为数据分析和预测的核心工具之一。Apache Spark作为一个高性能的分布式计算框架，提供了强大的机器学习库——Spark MLlib。本文将探讨如何在Spark ML Pipeline中使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类任务，并通过代码示例深入理解其流程。
#
一、关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1、源数据ETL 2、数据预处理 3、特征选取 4、模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为...
转载
2016-03-20 13:29:00
101阅读
2评论
# Spark ML Pipeline 网络传输用的协议
在当今数据科学和机器学习的领域，Apache Spark 被广泛使用于大规模数据处理和分析。在构建机器学习模型时，Spark 提供了高效的 MLlib 库，支持构建复杂的数据处理和机器学习管道（Pipeline）。然而，在构建和运行 Spark ML Pipeline 时，我们往往需要考虑数据在网络中传输时的协议，这一部分内容对于构建高效
描述Spark操作的分类，以及惰性评估和Pipeline计算原理
原创
2022-08-06 11:50:19
626阅读
读取文件
node {
//拉取superwings项目代码
stage ('读取文件') {
fileStr= readFile("文件路径")
println fileStr
}
}
原创
2021-05-08 17:37:29
441阅读
一 介绍Jenkins Pipeline是一套插件，支持在Jenkins中实现集成和持续交付管道；• Pipeline通过特定语法对简单到复杂的传输管道进行建模；• 声明式：遵循与Groovy相同语法。pipeline { }• 脚本式：支持Groovy大部分功能，也是非常表达和灵活的工具。node { }• Jenkins Pipeline的定义被写入一个文本文件，称为Jenkinsfile。二
原创
2021-04-18 17:28:32
731阅读
