用线性回归无编码实现文章浏览数预测

  • 时间:
  • 浏览:3
  • 来源:uu快3玩法_uu快3新平台_棋牌

那我框架自动为你准备好关联引用,注册UDF函数,也不在lr1 你这名 job中就还还还都可以使用了。比如lr里的parse 函数也不 通过udf_register模块提供的。

接着生成 term index ,文件处在 /tmp/term-with-index,最后进行模型训练,训练好的模型在/tmp/lr-model

生成内容会存储成Parquet文件。在/tmp/idf 目录下还还还都可以看完具体文件。

著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。

PS : 有道笔记有那我第一次刷沒有来,你刷新下就好。

朋友唯一的区别是,Job 的strategy 是 SparkStreamingStrategy,而没人 来太久非Job则是SparkStreamingRefStrategy。

后续我希望在Spark Streaming中加载,即可完成流式计算。

原文链接:http://www.jianshu.com/p/d053a21944f5

文/祝威廉(简书作者)

,我纯粹使用SQL和配置实现了一个多更为错综复杂没人 来太久的,计算文章词汇的tf/idf值,将浏览数作为预测值,使用线性回归算法进行模型训练的示例。帮助朋友更好的了解StreamingPro对算法的优秀支持。这篇文章的示例那我跑在Spark 2.0 上了。为了方便朋友体验,我那我将Spark 安装包,StreamignPro,以及分词包都准备好,朋友下载即可。

朋友假设你下载的StreamingPro,ansi-seg包在/tmp目录下。也不将Spark 2.0 解压,进入主目录。

那让你 说 定义输入,执行的SQL,以及输出(存储那我模型引擎)。 SQL在案例中让你 看完,还还还都可以非常错综复杂,多个SQL模块之间还还还都可以互相作用,通没人 来太久条SQL实现一个多错综复杂的逻辑。比如朋友这里试下了tf/idf计算等功能。

以lr-train.json为例,大体框架如下:

这里两个多job,一个多关联表,一个多UDF函数注册模块。我在配置文件的描述中那我有说明。job 是一个多可执行的main函数,让你 没人 理解。关联表申明能不还还还都可以直接在job的sql中使用。UDF函数注册模块则还还还都可以使得你很容易扩展SQL的功能。

生成idf 文件:

那我一个多配置文件里那我有多个Job,每个Job引用的关联表也是不一样,你并能 显示指定引用,在Job 的ref中申明即可:

复制保存一个多文件: