在流水线中混合标记MLLIB和SparkNLP
，可以使用Apache Spark这个开源的大数据处理框架。Apache Spark提供了两个主要的机器学习库：MLlib和SparkNLP。
MLlib是Apache Spark中的机器学习库，它提供了一系列常用的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行数据挖掘和模型训练。MLlib支持分类、回归、聚类、推荐系统等多种机器学习任务，并提供了丰富的特征提取、转换和选择方法。MLlib的优势在于其可扩展性和高性能，可以处理大规模的数据集，并且可以与Spark的其他组件无缝集成。
SparkNLP是Apache Spark的自然语言处理（NLP）库，它提供了一系列用于处理文本数据的工具和算法。SparkNLP支持词向量化、命名实体识别、文本分类、情感分析等多种NLP任务，并且提供了丰富的特征提取和转换方法。SparkNLP的优势在于其与Spark的集成，可以利用Spark的分布式计算能力来处理大规模的文本数据，并且支持实时处理和流式计算。
在流水线中混合标记MLLIB和SparkNLP的应用场景包括文本分类、情感分析、实体识别等任务。通过使用MLlib和SparkNLP，可以构建一个完整的流水线，从数据的预处理和特征提取，到机器学习模型的训练和评估，最后到结果的应用和展示。
对于腾讯云的相关产品，可以推荐使用Tencent Cloud的Spark服务和AI Lab平台。Tencent Cloud的Spark服务提供了基于Apache Spark的分布式计算环境，可以方便地部署和管理Spark应用程序，并且提供了大规模数据处理和机器学习的能力。AI Lab平台则提供了丰富的人工智能和机器学习工具，包括自然语言处理、图像处理等领域的功能，可以与Spark集成来进行混合标记的任务。
腾讯云Spark服务介绍：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云AI Lab平台介绍：https://cloud.tencent.com/product/ailab
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1回答
我正在尝试使用朴素贝叶斯算法建立一个文本分类模型。
以下是我的样本数据(标签和特征)：
1|combusting [chemical]
1|industrial purposes
1|
2|salt for preserving,
2|other for foodstuffs
2|auxiliary
2|fluids for use with abrasives
3|vulcanisation
3|accelerators
3|anti-frothing solutions for batteries
4|anti-frothing solutions for accumulators
浏览 0提问于2016-01-15得票数 0
我想要与火花mllib支持的ml算法列表，不支持与mahout和ml算法列表，与mahout支持和不支持与spark mllib谢谢。
浏览 1提问于2016-10-19得票数 0
1回答
我正试图在pyspark中对SGD模型执行交叉验证，我正在使用来自pyspark.mllib.regression、ParamGridBuilder和CrossValidator的pyspark.mllib.regression、ParamGridBuilder和CrossValidator的交叉验证，它们都来自pyspark.ml.tuning库。
在跟踪了星火网站上的之后，我希望运行这个程序可以工作
lr = LinearRegressionWithSGD()
pipeline=Pipeline(stages=[lr])
paramGrid = ParamGridBuilder()\
浏览 2提问于2017-10-30得票数 1
我一直在玩为spark/mllib提供的高斯混合模型。
我发现从大量的向量/点生成一个GaussianMixture真的很好。然而，在ML中并不总是这样。通常，您不需要从无数的向量生成模型，而是从几个向量(即，为数据库的每一个用户生成一个具有100个用户的-each 1)生成一个无数的模型。
此时，我不知道如何继续执行mllib，因为我看不到一种通过用户和数据进行分发的简单方法。
示例：
Let featuresByUser = RDD[user, List[Vectors]],
the natural way to train a GMM for each user might be s
浏览 2提问于2015-10-23得票数 2
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我正在编写一个星星之火应用程序，并希望在MLlib中使用算法。在API文档中，我为相同的算法找到了两个不同的类。
例如，LogisticRegression在org.apache.spark.ml.classification中有一个，在org.apache.spark.mllib.classification中也有一个LogisticRegressionwithSGD。
我唯一能找到的区别是，org.apache.spark.ml中的那个是从Estimator继承的，可以用于交叉验证。我很困惑，因为它们被放在不同的包裹里。有人知道原因吗？谢谢!
浏览 8提问于2015-05-14得票数 17
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我在shell中使用了随机森林的星星之火实现，这个导入运行良好：
import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest
但是，当我试图将它编译成一个独立的文件时，它会失败。确切的错误是：
5: object RandomForest is not a member of package org.apache.spark.mllib.tree
我也在我的sbt文件中包含了mllib，所以有人能告诉我这个错误是从哪里产生的吗？我的代码：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark
浏览 1提问于2016-01-06得票数 1
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星星之火nlp jar，我从那里得到的
JAVA_HOME = C:\Program \Java\JDK-18.0.1.1中的系统变量和用户管理变量。
“”“
import pyspark
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
import sparknlp
from sparknlp.base import *
from sparknlp.annotator import *
from pyspark.ml import Pipeline
import pandas as pd
import
浏览 25提问于2022-07-04得票数 2
我有一个关于女巫的LabeledPoint，我想运行一个决策树(和后来的随机森林)
scala> transformedData.collect
res8: Array[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = Array((0.0,(400036,[7744],[2.0])), (0.0,(400036,[7744,8608],[3.0,3.0])), (0.0,(400036,[7744],[2.0])), (0.0,(400036,[133,218,2162,7460,7744,9567],[1.0,1.0,2.0,1.0,
浏览 3提问于2015-11-27得票数 2
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我在星火MLLib中构建了一个决策树
val dt = new DecisionTreeClassifier().setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures").setImpurity(impurity).setMaxBins(maxBins).setMaxDepth(maxDepth)
我是这样展示的：
val treeModel = model.stages(1).asInstanceOf[DecisionTreeClassificationModel]
println(&#
浏览 4提问于2016-07-04得票数 0
回答已采纳
我感兴趣的应用LDA主题建模使用火花MLlib。我已经检查了中的代码和解释，但是我无法找到如何使用该模型，然后在一个新的未见文档中找到主题分布。
浏览 4提问于2015-09-16得票数 14
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在python学习中，有多种算法(例如回归、随机森林.等)具有处理不平衡数据的class_weight参数的。
但是，对于MLLib算法，我没有找到这样的参数。是否有为某些class_weight算法实现MLLib的计划？或者，在MLLib中是否有处理不平衡数据的方法？或者我们实际上必须处理MLLib中所有的上/下采样？
谢谢!
浏览 0提问于2016-12-07得票数 8
2回答
我正在尝试使用Mllib构建一个非常简单的scala独立应用程序，但是当我试图安装该程序时会出现以下错误：
Object Mllib is not a member of package org.apache.spark
然后，我意识到必须将Mllib添加为依赖项，如下所示：
version := "1"
scalaVersion :="2.10.4"
libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.1.
浏览 5提问于2014-12-12得票数 10
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我在某处读到过，MLlib本地向量/矩阵目前正在包装微风实现，但将MLlib转换为微风向量/矩阵的方法是org.apache.spark.mllib范围内的私有方法。解决这个问题的建议是在org.apache.spark.mllib.something包中编写代码。
有没有更好的方法来做这件事？你能举一些相关的例子吗？
感谢并致以问候
浏览 0提问于2014-10-31得票数 7
我不想在集群中运行spark。使用spark的唯一原因是使用MLlib。简而言之，我需要在我的应用程序中使用MLlib jar，并且只需要最少的依赖。目前，我的spark组装jar大约是125MB。有什么方法可以最小化它吗？
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
3回答
我目前正在尝试学习Spark Pipeline (Spark 1.6.0)。我将数据集(训练和测试)作为oas.sql.DataFrame对象导入。执行以下代码后，生成的模型是一个oas.ml.tuning.CrossValidatorModel。
您可以使用model.transform (测试)根据Spark中的测试数据进行预测。但是，我想将该模型用于预测的权重与R中的权重进行比较。如何提取预测器的权重并截取(如果有的话)模型？Scala代码是：
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vect
浏览 3提问于2016-03-10得票数 3
我是星火公司的新手。我想在PySpark MLlib中对支持向量机进行多类分类。我在Windows上安装了Spark2.3.0。
但是，我搜索发现支持向量机只在星火库中实现了二进制分类，所以我们必须使用一种-vs-all策略。这给了我一个错误，当我试图使用一个-vs-所有的支持向量机。我寻找错误，但没有找到解决办法。
我使用了来自这个链接的one-vs-all代码。
这是我的代码：
from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD , SVMModel
from pyspark.ml.classificati
浏览 1提问于2018-04-29得票数 1
回答已采纳
我几乎完成了一个只使用顶点数组而不使用着色器的应用程序。我使用glAlphaFunc绘制了很多多边形，它的速度出乎意料地慢。这是因为它是折旧的，不被硬件支持吗?或者如果我有一个纹理着色器和一个alpha测试来丢弃碎片，它会不会一样慢？
浏览 0提问于2012-04-26得票数 0
目前，我的工作是生产一个新的模式在星火。我有一个当前的实现，即在TokenClassification头上使用Huggingface，但是由于性能有点慢，而且代价很高，所以我试图找到优化的方法。
我检查了SPARKNLP实现，该实现缺乏经过预先培训的DISTILBERT，我是否认为有一种不同的方法，因此出现了一些有关这方面的问题：
Huggingface使用整个BERT模型，并为令牌分类添加了一个头。这与获取BERT嵌入并将它们提供给另一个NN相同吗？我这样问是因为这是SPARKNLP方法，它帮助获取这些嵌入并将其用作另一个复杂NN的特性。这难道不是失去了伯特内部的一些知识吗？，SPARKNL
浏览 2提问于2020-10-30得票数 2
回答已采纳
一般描述:我有两个项目A和B。项目A，必须使用v1版本的L库/API。项目B，必须使用L库/API的v2版本。项目A依赖于项目B(在项目A中，我需要调用B中包含的方法)。
具体描述:项目A实际上是一个机器学习器，它有一组使用旧版本的spark-mllib的算法。我想在项目A中集成XGBOOST-spark算法。
问题是XGBOOST api，特别是: ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoost.train()方法，需要一个RDD<org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint>。但是org.apache.spark.
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
1回答
我偶然发现了Spark中的一个特性，它允许您在一个spark context中调度不同的任务。
我想在一个程序中实现这个特性，在这个程序中，我将输入的RDD(from a text source)转换成一个键值RDD [K,V]，然后生成一个复合键值RDD [(K1,K2),V]和一个包含一些特定值的过滤RDD。
进一步的流水线涉及在RDDs和join操作上从MLlib调用一些统计方法，然后将结果外部化到磁盘。
我正在尝试理解spark'的内部公平调度程序将如何处理这些操作。我试着阅读作业调度文档，但对pools、users和tasks的概念感到更困惑。
pools到底是什么，它们是可
浏览 0提问于2015-04-25得票数 1
1回答
twitter数据的pos标记和命名实体识别的最新进展是什么？像Spacy和SparkNLP这样的工业实力程序对这样的文本准确吗？FlairNLP和斯坦福大学的CoreNLP准确性度量如何？
浏览 0提问于2020-07-28得票数 2
我正在尝试构建一个Dataproc集群，其中安装了Spark，然后通过读取一些CoNLL 2003数据快速测试它。首先，我使用这个作为灵感，构建我自己的更小的集群(为了安全起见已经编辑了project名称)：
gcloud dataproc clusters create s17-sparknlp-experiments \
--enable-component-gateway \
--region us-west1 \
--metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp==2.5.5'
浏览 10提问于2022-11-16得票数 2
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1回答
我现在使用的是用实现的ALS。在目录/org/apache/spark/中有两个不同的包。这两个包中的每个包都有子文件夹recommendation，并且在这个文件夹中有类ALS.scala (mllib还有其他的MatrixFactorizationModel.scala)
我的问题是，ml目录和mllib目录有什么不同？例如，我在网上找到了Apache Spark的。本教程中使用了mllib包。我什么时候可以使用包ml？为什么我们需要两个不同的包ml和mllib？
浏览 7提问于2016-09-12得票数 2
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1回答
我正在试用中提供的
管道中的第一个组件是一个DocumentAssembler。
from sparknlp.annotator import *
from sparknlp.base import *
import sparknlp
spark = sparknlp.start()
documentAssembler = DocumentAssembler()\
.setInputCol("text")\
.setOutputCol("document")
以上代码在运行时失败，如下所示
Traceback (most recent cal
浏览 21提问于2020-08-13得票数 6
我使用安装了Apache 2.1.0.cloudera1的Cloudera集群，但是我需要一个来自Apache存储库的最新提交的新类：
我只是将整个文件复制粘贴到我的scala项目中，但我不知道如何创建sbt程序集MergeStrategy以排除集群提供的类：
org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.BlockMatrix
从…
org.apache.spark/spark-mllib_2.11/jars/spark-mllib_2.11-2.1.0.cloudera1.jar
并使用新添加的项目类。
我的sbt.build文件：
val spa
浏览 2提问于2017-06-30得票数 1
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1回答
我试图使用IntelliJ在我的计算机上运行基本的星火流示例，但是我无法解决依赖问题。请帮我修一下。
name := "demoSpark"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies ++= Seq("org.apache.spark"% "spark-core_2.11"%"2.1.0",
"org.apache.spark" % &#
浏览 1提问于2017-08-08得票数 1
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1回答
我在Spark中修改了mllib，并希望在其他项目中使用定制的mllib jar。当我使用以下命令构建spark时，它可以正常工作：
build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests clean package
从斯帕克在上的文档中学到的。但是构建整个Spark包花了相当长的时间(在我的桌面上大约需要7分钟)，所以我想只构建mllib。在Spark中构建一个子模块的指令也来自相同的链接，我使用：
build/mvn -pl :spark-mllib_2.10 clean install
来构建Mllib本身。它成功
浏览 0提问于2016-04-04得票数 2
2回答
我正在努力在星火上实施ALS。我使用ml类而不是mllib，因为CSV文件在一列中包含字符串。mllib中的评级类不接受字符串作为参数。
我想使用来自org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel类的预测函数，但是在运行时它正在org.apache.spark.rdd.RDD中搜索。
这是我正在使用的代码。
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org
浏览 2提问于2016-03-08得票数 1
我使用的是Apache-Spark和Scala的MLlib。我需要转换一组向量
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
为了将MLLib的算法应用到LabeledPoint中
每个向量由两个值0.0 (假)或1.0 (真)组成。所有向量都保存在RDD中，因此最终的RDD类型为
val data_tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mlli
浏览 0提问于2014-11-09得票数 6
我无法将RDD对象传递给PySpark logistic回归模型。我用的是火花2.0.1。任何帮助都将不胜感激。
>>> from pyspark import SparkContext, HiveContext
>>> from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
>>> from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithLBFGS
>>> from pyspark.mllib.util im
浏览 1提问于2017-06-07得票数 2
我试图使用保存的Mllib模型来预测实时流数据的情绪。
我已经试过了我找到的所有建议，但我还是会犯错误。当前错误:字段“功能”不存在。
经过训练的数据模式是
root
|-- label: double (nullable = true)
|-- words: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
|-- features: vector (nullable = true)
lines = spark\
.readStream\
.format(
浏览 0提问于2019-11-07得票数 1
我试图用使用依赖项的maven在java 9中构建一个演示项目：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
然而，当我运行jar工具来确定在我的项目的模块-info.java中使用的自动模块名时，我会得到以下错误：
$ jar --file=spark-mlli
浏览 2提问于2017-10-11得票数 4
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我是spark的新手，我想在java和maven中使用Mllib中的Fp Growth。但是在编译过程中我得到了这个错误：
[ERROR] COMPILATION ERROR :
[INFO] -------------------------------------------------------------
[ERROR] /home/cjd/fpgexample/src/main/java/org/fpgexample/FpgTest.java:[25,7] cannot find symbol
symbol: class Function
location: cla
浏览 1提问于2015-11-04得票数 0
1回答
我想构建一个星火应用程序Jar。我的期望是:当我通过mllib(ex:**spark-mllib_2.11-2.2.0-SNAPSHOT.jar**).执行jar时，应用程序将利用自己构建的
这是我的build.sbt
name:="SoftmaxMNIST"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.4"
unmanagedJars in Compile += file("lib/spark-mllib_2.11-2.2.0-SNAPSHOT.jar")
libraryDependencie
浏览 2提问于2017-03-06得票数 0
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在Linux中，我可以执行以下操作：
$ export CP=$(cat classpath.txt)
如果我们做“猫类路径”，我们会看到一个很长的输出(这就是为什么我不在这里复制)。
但是，在OS/X中，CP中相同的命令结果为空。与该命令等效的OS/X是什么？
2:21:59/mllib $ls -l classpath
-rw-r--r-- 1 steve staff 13162 Oct 28 12:19 classpath
12:26:46/mllib $export CP=$(cat classpath)
12:26:54/mllib $echo $CP
12:26:59/ml
浏览 1提问于2014-10-28得票数 0
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2回答
我正在尝试实现像photoshop这样的图层功能。这就是我想画的..
但它的绘制如下所示
它使用了两层。使用2个纹理帧缓冲区制作，一个用于背景，另一个用于绘图。纹理与碎片着色器混合。
mediump vec4 tex0_color = texture2D(texunit0,TexCoordOut); // bg texture
mediump vec4 tex1_color = texture2D(texunit1,TexCoordOut); // drawing texture
mediump vec4 mix_color = mix(tex0_color,
浏览 0提问于2012-09-06得票数 1
1回答
我正在尝试使用Scala从Spark MLLib中获取一些频繁的项集和关联规则。但实际上我没有得到任何东西，甚至连一个错误都没有。可以在上找到 ( spark/databricks笔记本)和。
或者算法没有发现任何频繁项目集和/或关联规则，但有一些证据表明这是错误的。我主要用KNIME (一个非编程分析平台)做了同样的事情，但使用了Borgelt算法进行关联规则学习。在那里，我得到了lift和所有其他所需比率的先行映射和后继映射。但是在Spark和Scala中，我什么也得不到。
%scala
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.
浏览 5提问于2018-08-31得票数 1
2回答
我将开始在我的应用程序中实现OpenGL 3。我目前使用的是OpenGL 1.1，但我想保留一些，因为如果我尝试更改代码时会出现问题，但我想将我的一些绘图代码更改为更快的OpenGL版本。如果我在OpenGL 1.1中做了类似绑定纹理的事情，我能在OpenGL 3中绘制纹理吗？
浏览 2提问于2013-06-30得票数 0
我在试着在EMR上运行sparknlp。我登录了我的齐柏林飞艇笔记本，并运行以下命令
import sparknlp
spark = SparkSession.builder \
.appName("BBC Text Categorization")\
.config("spark.driver.memory","8G")\
.config("spark.memory.offHeap.enabled",True)\
.config("spark.memory.offHeap.size"
浏览 4提问于2021-02-04得票数 1
鉴于Groovy具有与Scala相同的大部分功能，我们是否可以编写Groovy程序来导入并在Groovy中进行科学计算。据说Apache Spark是用Scala编写的，spark为用Java或Scala编写客户端代码提供了完全相同的库。例如：
在Groovy (或Java)中
org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix mat =
new org.apache.spark.mllib.linalg.DenseMatrix(2,2, [1,2,3,4] as double[])
在Scala中：
val mat: mat:org.apache.spark.m
浏览 1提问于2015-11-06得票数 2
1回答
pyspark mllib和pyspark ml包有什么区别？：
pyspark mllib似乎是数据级的目标算法，pyspark ml
我发现的一个不同之处是，pyspark ml实现了pyspark.ml.tuning.CrossValidator，而pyspark mllib没有实现。
我的理解是，如果在Apache框架上实现算法是mllib，那么库应该使用，但似乎存在分裂？
在没有转换类型的情况下，每个框架之间似乎没有互操作性，因为每个框架都包含不同的包结构。
浏览 4提问于2017-04-05得票数 18
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1回答
我们正在将在线机器学习线性回归模型从Vowpal Wabbit转换为星火MLLib。Vowpal Wabbit通过训练由链表支持的权重模型来实现任意的稀疏特性，而Spark MLLib则在由固定长度数组支持的权重的MLLib Vector上进行训练。
我们传递给模型的特性是任意字符串，而不是类别。Vowpal使用哈希将这些特性映射到1.0的权重值。我们可以在MLLib中执行相同的映射，但仅限于固定长度的数组。在不知道特征空间大小的MLLib中能够训练这样的模型吗？
浏览 3提问于2016-02-29得票数 3
回答已采纳
给定一个训练语料库docsWithFeatures，我在Spark (通过Scala )中训练了一个LDA模型，如下所示：
import org.apache.spark.mllib.clustering.{LDA, DistributedLDAModel, LocalLDAModel}
val n_topics = 10;
val lda = new LDA().setK(n_topics).setMaxIterations(20)
val ldaModel = lda.run(docsWithFeatures)
val distLDAModel = ldaModel.asInstance
浏览 1提问于2015-11-15得票数 2
回答已采纳
我尝试了使用Python的sklearn和Spark的本地独立MLlib实现的GBDT，默认设置用于解决二进制分类问题。在这两种情况下，我保持numIterations，损失函数相同。这些特征都是实值的和连续的。然而，与sklearn相比，MLLib实现中的AUC相差甚远。以下是sklearn分类器的参数：
GradientBoostingClassifier(
init=None, learning_rate=0.001, loss='deviance',max_depth=8,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
浏览 0提问于2015-12-10得票数 1
1回答
for 不包括特性导入。但是，它被列在上，作为已解析的，并且在中。还说：“这个API和最初的MLlib组件API的主要区别是：
对DataFrames和ML管道的支持
分类与回归分离
利用DataFrame元数据区分连续特征和分类特征
用于随机林的更多功能：估计特性重要性，以及每个类的预测概率(a.k.a )。分类的条件概率)。“
但是，我无法找到一个可以调用这个新特性的语法。
scala> model
res13: org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel =
TreeEnsembleModel
浏览 7提问于2016-01-05得票数 9
1回答
在pySpark MLlib中，似乎无法保存和加载回归模型，例如LogisticRegressionModel、SVMModel、NaiveBayesModel和DecisionTreeModel。推荐模型MatrixFactorizationModel通过JavaSaveable和JavaLoader混合器进行加载和保存，但回归模型不是这样做的。
有没有一种方法可以通过提供自己的负载和保存例程来解决这个问题？如果是的话，我该怎么做呢？
该功能是在未来的版本中预期的，还是pySpark MLlib正在逐步淘汰？
浏览 2提问于2015-03-22得票数 2
我有两个具有这种结构的RDDs。
org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)]
这里，RDD的每一行都包含一个索引Long和一个向量org.apache.spark.mllib.linalg.Vector。我想将Vector的每个组件添加到其他Vector的相应组件中，这些组件位于其他RDD的一行中。第一个RDD的每个向量应该与其他RDD的每个向量相加。
示例如下所示：
RDD1：
Array[(Long, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)] =
浏览 0提问于2017-03-09得票数 1
我正在尝试运行twitter分类器- 。它用星火来分析这些饲料。我已经在org.apache.spark.mllib上加载了这个项目，其中一个显示在外部库中的依赖项IntelliJ不能正常工作。
我在运行它时得到了一个java.lang.NoClassDefFoundError。但这种依赖已经存在。
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/mllib/feature/HashingTF
at com.databricks.apps.twitter_cla
浏览 1提问于2014-12-22得票数 0
在Flink文档中的任何地方，我都看到状态是映射函数和工作人员的独立状态。在独立的方法中，这似乎是强大的，但是如果Flink在集群中运行呢？Flink能否处理所有工作人员都可以添加数据并查询数据的全局状态？
摘自Flink关于以下内容的文章：
为了在此设置中实现高吞吐量和低延迟，必须尽量减少任务之间的网络通信。在Flink中，流处理的网络通信只能沿着作业操作图中的逻辑边(垂直)进行，这样就可以将流数据从上游传送到下游运营商。
但是，操作符的并行实例之间没有通信(水平)。为了避免这种网络通信，数据局部性是Flink中的一个关键原则，并强烈影响状态的存储和访问方式。
浏览 0提问于2018-01-31得票数 5
我正在尝试在Mac上安装MLLib。在linux上，我只能通过这篇文章()来安装gfortran。我在我的Mac上安装了gfortran。但是，当我运行以下命令时：
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD
data = [
LabeledPoint(0.0, [0.0]),
LabeledPoint(1.0, [1.0]),
LabeledPoint(1.0, [2.0]),
LabeledPoint
浏览 1提问于2014-10-17得票数 0
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