ansi-sql和hive ql的sql parser 支持ddl命令 支持子查询：in/not in、exists/not exists new feature（新特性） 支持csv文件 支持缓存和程序运行的堆外内存管理...dataframe的api，支持持久化保存和加载模型和pipeline 基于dataframe的api，支持更多算法，包括二分kmeans、高斯混合、maxabsscaler等 spark R支持mllib算法，包括线性回归...、朴素贝叶斯、kmeans、多元回归等 pyspark支持更多mllib算法，包括LDA、高斯混合、泛化线性回顾等 基于dataframe的api，向量和矩阵使用性能更高的序列化机制 Spark Streaming...、打包和操作 不再需要在生产环境部署时打包fat jar，可以使用provided风格 完全移除了对akka的依赖 mesos粗粒度模式下，支持启动多个executor 支持kryo 3.0版本 使用scala...2.11替代了scala 2.10 移除的功能 bagel模块 对hadoop 2.1以及之前版本的支持 闭包序列化配置的支持 HTTPBroadcast支持 基于TTL模式的元数据清理支持 半私有的
资源 https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile 介绍 Smile（统计机器智能和学习引擎）是一个基于Java和Scala...的快速、全面的机器学习、NLP、线性代数、图形、插值和可视化系统。...Smile实现了以下主要的机器学习算法： 分类：支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升、随机森林、逻辑回归、神经网络、RBF网络、最大熵分类器、KNN、朴素贝叶斯、Fisher/线性/二次/正则判别分析...回归：支持向量回归、高斯过程、回归树、梯度提升、随机森林、RBF网络、OLS、套索、弹性网络、岭回归。 特征选择：基于遗传算法的特征选择，基于集成学习的特征选择、树形图、信噪比和平方比。...大多数模型支持Java可序列化接口（所有分类器都支持可序列化接口），因此您可以在Spark中使用它们。
它提供如下工具： 机器学习(ML)算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤 特征：特征提取、转化、降维，及选择 管道：构造工具、评估工具和调整机器学习管理 存储：保存和加载算法、模型及管道...实用工具：线性代数，统计，数据处理等。...1.2.依赖 MLlib使用线性代数包Breeze，Breeze使用etlib-java来优化数值问题。如果运行时本地包不可用，你将看到一个警告提示信息，然后使用纯虚拟机进行处理。...考虑到运行二进制问题时的证书许可问题，我们默认不使用netlib-java的本地代理。安装netlib-java/Breeze来使用系统二进优化，请阅读netlib-java官方文档来获得安装说明。...SPARK-11569: StringIndexer对于NULL值将作为"默认"值(unseen values)处理，此前对于无效值都是抛出异常。
SparkContext其实是连接集群以及获取spark配置文件信息，然后运行在集群中。如下面程序可供参考 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。...spark streaming可以实时跟踪页面统计，训练机器学习模型或则自动检测异常等....mod=viewthread&tid=16430 MLlib回归算法（线性回归、决策树）实战演练--Spark学习（机器学习） http://www.aboutyun.com/forum.php?...mod=viewthread&tid=14183 Spark0.9分布式运行MLlib的线性回归算法 http://www.aboutyun.com/forum.php?
问题一：序列化异常 driver有一个case class类需要封装一些数据发送到executor上，原来都是scala的类，直接发送到executor上执行没问题，而且也没加序列化的注解，原因是因为scala...会自动给函数方法序列化，因为这个类出现在函数中，所以也没事，但今天在这个类里面又加了一个java的bean，结果就出现了异常： 原因是新加的java bean没有序列化，所以导致了这个问题，scala的函数序列化可能并不是深度序列化...，不会对类属性里面的类再次进行序列化，所以解决办法就是让这个java bean实现java的序列化接口： 问题二：driver端发送的数据太大导致超过spark默认的传输限制 异常如下： 从上面的异常提示...，已经很明显了，就是默认driver向executor上提交一个任务，它的传输数据不能超过128M，如果超过就抛出上面的异常。
数据的复用在迭代机器学习和图计算领域（比如 PageRank, K-means 以及线性回归等算法）是很常见的....Scala 将这些函数看作一个 java 对象, 这些对象是可以序列化的, 并且可以通过网络传输传输到其他的机器节点上的. Scala 将函数中的变量看作一个对象中的变量....K-means 的迭代时间都是花在计算上, 然而线性回归是一个计算量不大, 时间都是花在反序列化和 I/O 上....我们在图十二中, 我们展示了不同存储空间下的运行线性回归应用需要的时间. 可以看出, 随着空间的减少, 性能速度慢慢的下降: ? ...图十二: 每次都是使用不同的内存, 然后在 25 台机器中对 100 GB 的数据运行线性回归的性能对比图 6.5 用 spark 构建的用户应用 内存中分析： Conviva Inc 是一个视频提供商
2、如何在分布中发现异常？ 3、如何检查分布中的某个趋势是否是由于异常产生的？ 4、如何估算 Uber 对交通和驾驶环境造成的影响？...3、如何评估逻辑回归与简单线性回归模型预测的性能？ 4、监督学习和无监督学习有什么区别？ 5、什么是交叉验证（cross-validation），为什么要使用它？...7、逻辑回归系数和胜算比（Odds Ratio）之间存在什么关系？ 8、成分分析（PCA）和线性和二次判别分析（LDA 和 QDA）之间的关系是什么？...10、（对行业分析师）逻辑与线性回归有什么区别？如何避免局部极小值？ Salesforce 1、你会使用哪些数据和模型来测量损耗/流失？如何测试模型性能？...4、如果你有一个输入的数字流，如何在运行过程中找到最频繁出现的数字？ 5、编写一个函数，将一个数字增加到另一个数字，就像 pow（）函数一样。
（ 不是说不可以引用外部变量，只是要做好序列化工作 ，具体后面详述）。...虽然许多情形下，当前类使用了“extends Serializable”声明支持序列化，但是由于某些字段不支持序列化，仍然会导致整个类序列化时出现问题，最终导致出现Task未序列化问题。...实际情况与分析的原因一致，运行过程中出现错误，如下所示。分析下面的错误报告得到错误是由于sc（SparkContext）引起的。...对于出现这类问题，首先查看未能序列化的成员变量是哪个，对于可以不需要序列化的成员变量可使用“@transent”标注。...此外，也不是map操作所在的类必须序列化不可（继承Serializable类），对于不需要引用某类成员变量或函数的情形，就不会要求相应的类必须实现序列化，如下面的例子所示，filter操作内部没有引用任何类的成员变量或函数
分类：支持向量机、决策树、AdaBoost、随机森林、梯度提升、神经网络、最大熵分类器，KNN，朴素贝叶斯，fisher/线性/二次/正则判别分析等。...回归：支持向量回归、高斯过程、回归树、梯度提升、随机森林、RBF 网络、OLS、LASSO、ElasticNet、岭回归等。...数学、统计和可视化 Smile 还提供先进的数值计算环境：从特殊函数、线性代数，到随机数发生器、统计分布和假设检验。 另外，还实现了图形、波形和各种插值算法。 ? 除此之外，还能够实现数据可视化。...拥护Python的选手便说： 如果没有Python API，你不可能在这个社区（实现）太多能力。 ?...还有对Java语言的「嘲讽」： 你说Scala、Kotlin 和 Clojure，你只是换了不同的方式说Java而已。 ?
MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。...一、核心功能： ML提供的算法包括： 分类：逻辑回归，原生Bayes算法 回归：线性回归，生存回归 决策树，随机森林，梯度提升决策树 推荐：交替最小二乘法（ALS） 聚类：K-means，高斯混合（GMMS...换句话说，如果Spark能将数据集缩减到pandas/sklearn能够处理的大小，他们也不是不可以。 Sparks和pandas/sklearn也可以互相配合。...Spark除了mmlib，还有一个叫spark.ml mmlib专注于RDD和DataFrame的API 三、实战mmlib 我们来实战下mmlib如何使用 3.1 spark环境： 首先需要安装java和scala...下载下来 git clone https://github.com/apache/spark.git 然后进入spark目录 cd spark 然后使用spark-submit执行这个client脚本运行一个推荐系统的过程
11.如何在分布（distribution）中找到异常点（anomaly）？ 12.如果分布中的某种特定趋势是由于一个异常点，你将如何着手调查？ 13.你如何评估 Uber 对交通和驾驶状况的影响？...与分类模型相比，如何分析回归模型的预测性能？ 37. 与简单的线性回归模型相比，如何评估逻辑回归模型？ 38. 有监督学习和无监督学习的区别是什么？ 39....商业分析：逻辑和线性回归的区别是什么？如何避免局部极小值（localminima）？ Salesforce 45. 你会使用什么数据和模型来测量损耗/流失？如何测量模型的性能？ 46....如何解决多重共线性（Multicollinearity）？ 68. 请写出推特和Facebook 上优化广告费用支出的方程。 Facebook 69. 从一副牌中抽取两张，同一花色的出现概率是多少？...面对一个数字流输入，如何在运行中找到最频繁出现的数字？ 86. 写一个函数，可以将一个数字加到另一个数字上，就像 pow（）函数一样。 87. 将一个大字符串拆分成有效字段，存储在字典中。
举例说明 l 如何发现数据中的异常值，你是如何处理？ l 缺失值如何处理？ l 对于数值类型数据，你会怎样处理？为什么要做归一化？归一化有哪些方法？...l 为什么说朴素贝叶斯也是线性模型而不是非线性模型呢？ 线性回归 l 线性回归的基本思想是？ l 什么是“广义线性模型”？ l 线性回归常用的损失函数有哪些？优化算法有哪些？...l 线性回归适用什么类型的问题？有哪些优缺点？ l 请用最小二乘法推倒参数更新公式？ 逻辑回归 l 逻辑回归相比于线性回归有什么异同？ l 逻辑回归和广义线性模型有何关系？...l Scala里trait有什么功能，与class有何异同？什么时候用trait什么时候该用class l Scala 语法中to 和 until有啥区别？...l 在实际业务中，出现badcase,你是如何快速反查问题的？举例说明 l 使用ctr预估的方式来做精排，会不会出现相似内容大量聚集？原因是什么？你是如何解决的？
如何在分布中发现异常？ 3. 如何检查分布中的某个趋势是否是由于异常产生的？ 4. 如何估算 Uber 对交通和驾驶环境造成的影响？ 5....如何评估逻辑回归与简单线性回归模型预测的性能？ 4. 监督学习和无监督学习有什么区别？ 5. 什么是交叉验证（cross-validation），为什么要使用它？ 6....逻辑回归系数和胜算比（Odds Ratio）之间存在什么关系？ 8. 主成分分析（PCA）和线性和二次判别分析（LDA 和 QDA）之间的关系是什么？ 9....（对行业分析师）逻辑与线性回归有什么区别？如何避免局部极小值？ Salesforce 1. 你会使用哪些数据和模型来测量损耗/流失？如何测试模型性能？ 2....如果你有一个输入的数字流，如何在运行过程中找到最频繁出现的数字？ 5. 编写一个函数，将一个数字增加到另一个数字，就像 pow（）函数一样。 6.
、标注问题三类； 过拟合是机器学习中不可避免的问题，可通过选择合适的模型降低其影响； 监督学习是目前机器学习的主流任务，包括生成方法和判别方法两类。...image 简约而不简单：线性回归 ---- 线性回归的基本原理，其要点如下： 线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数； 最小二乘法可用于解决单变量线性回归问题...，当误差函数服从正态分布时，它与最大似然估计等价； 多元线性回归问题也可以用最小二乘法求解，但极易出现过拟合现象； 岭回归和 LASSO 回归分别通过引入二范数惩罚项和一范数惩罚项抑制过拟合。...image 衍化至繁：逻辑回归 ---- 逻辑回归方法的基本原理，其要点如下： 逻辑回归模型是对线性回归的改进，用于解决分类问题； 逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率，似然概率最大的类别就是分类结果...； 序列化方法采用 Boosting 机制，通过重复使用概率分布不同的训练数据实现集成，可以降低泛化误差中的偏差； 并行化方法采用 Bagging 机制，通过在训练数据中多次自助抽取不同的采样子集实现集成
大量的库： Scala没有足够的数据科学工具和Python，如机器学习和自然语言处理。此外，Scala缺乏良好的可视化和本地数据转换。...), xytext=(1998.5, 2.4), fontsize = 9, arrowprops=dict(facecolor='grey', shrink=0, linewidth = 2)) 线性回归和向量汇编程序...： 我们可以在此曲线上拟合线性回归模型，以模拟未来5年的射击次数。...这是一个必要条件为在MLlib线性回归API。...withColumn('yr',fga_py.yr)\ .withColumn('label',fga_py.fg3a_p36m) training.toPandas().head() 然后，我们使用转换后的数据构建线性回归模型对象
它支持深度学习、梯度推进（Gradient Boosting）、随机森林（Random Forest）、广义线性模型（即逻辑回归，弹性网络）等各种机器学习算法。...按照官网的描述，MLlib的主要特点是易用（天生兼容Spark框架的API接口和Python、Java、Scala等多种语言）、高性能（依靠Spark的数据管理能力，运行迭代和逻辑回归算法时比Hadoop...按照官网的介绍，Apache SystemML基于Apache Spark框架运行，其最大的特点就是能够自动、逐行地评估数据，并根据评估结果确定用户的代码应该直接运行在驱动器上还是运行在Apache Spark...，NuPIC可以同时模拟时间和空间的变化； 3) 实时的数据流分析：智能化的数据分析不会随着数据量的增加而改变； 4) 预测和建模：通过通用性的大脑皮层算法，对数据进行预测、建模和学习； 5) 强大的异常检测能力...官网：http://numenta.org/ 由于2016仅仅是人工智能走向主流的元年，未来随着技术的进一步发展和革新，势必会出现更多、更丰富的开发工具。
Spark基础篇 主要讲解Spark的核心知识，不会对Spark进行详细介绍，Spark作为GeoMesa的底层框架，掌握是必不可少的。...Scala基础篇 GeoTrellis是Scala预言编写，所以对Scala的掌握必不可少 GeoTrellis基础篇 主要讲解GeoTrellis的场景用法。...二.学习流程 1.geotrellis整体介绍 读, 写，分析，架构，运行平台(local,spark) 2.学习流程篇 spark基础-> scala基础-> 核心-> 读取-> 输出-> 渲染->...算法-> 进阶 3.spark基础篇 sparkcontent sparkconf rdd transform action dag shuffle 序列化，反序列化 4.scala基础篇 trait...implicit参数, implicit方法 5.核心概念篇 tile/multibandtile specialkey projectedextent layoutschema metadata 序列化
复合类型 Scala case class Scala case class是Scala的特色，用这种方式定义一个数据结构非常简洁。...Scala用括号来定义元组，比如一个三元组：(String, Long, Double)。访问元组中的元素时，要使用下划线。...的Tuple中所有元素都不可变，Java的Tuple中的元素是可以被更改和赋值的，因此在Java中使用Tuple可以充分利用这一特性，这样可以减少垃圾回收的压力。...我们可以使用senv.getConfig.disableGenericTypes()来禁用Kryo，禁用后，Flink遇到无法处理的数据类型将抛出异常，这种方法对于调试非常有效。...注册类 如果传递给Flink算子的数据类型是父类，实际运行过程中使用的是子类，子类中有一些父类没有的数据结构和特性，将子类注册可以提高性能。
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