如何在Apache Spark中实现递归算法？
在Apache Spark中实现递归算法可以通过使用Spark的迭代操作来实现。具体步骤如下：
- 创建一个初始RDD，该RDD包含了递归算法的初始输入数据。
- 使用Spark的迭代操作（如
mapPartitions或flatMap）对初始RDD进行处理，生成一个新的RDD。 - 使用
persist方法将新的RDD缓存到内存中，以便在迭代过程中可以重复使用。 - 使用
while循环或其他迭代方式，在每次迭代中执行以下步骤：- 使用缓存的RDD作为输入，应用递归算法的逻辑来处理每个分区的数据。
- 生成一个新的RDD，其中包含本次迭代生成的输出数据。
- 使用
persist方法将新的RDD缓存到内存中。
- 在迭代过程结束后，获取最终的RDD作为算法的输出结果。
需要注意的是，Spark的迭代操作是惰性求值的，即在每次迭代中，只有在需要结果时才会执行相应的计算。这种延迟计算的特性使得Spark在处理大规模数据时能够高效地利用集群资源。
以下是一个示例代码，演示了如何在Apache Spark中实现递归算法：
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "Recursive Algorithm")
# 定义递归算法的逻辑函数
def recursive_algorithm(data):
# TODO: 实现递归算法的逻辑
pass
# 创建初始RDD
initial_rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 迭代次数
iterations = 10
# 迭代计算
current_rdd = initial_rdd
for i in range(iterations):
# 使用mapPartitions对RDD进行处理
new_rdd = current_rdd.mapPartitions(recursive_algorithm)
# 缓存新的RDD
new_rdd.persist()
# 更新当前RDD为新的RDD
current_rdd = new_rdd
# 获取最终结果RDD
result_rdd = current_rdd.collect()
# 打印结果
print(result_rdd)
# 关闭SparkContext
sc.stop()这个示例中，通过在recursive_algorithm函数中实现递归算法的逻辑，然后使用mapPartitions对RDD进行处理，并在每次迭代后使用persist方法缓存新的RDD，最后使用collect方法获取最终结果RDD。
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当我尝试Apache来解决多类分类问题时，我得到了以下错误。有谁能解释一下是否有一种方法可以使用Apache Spark MLlib进行支持向量机多类分类？
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Input validation failed.
at org.apache.spark.mllib.regression.GeneralizedLinearAlgorithm.run(GeneralizedLinearAlgorithm.scala:251)
at org.apache.
浏览 2提问于2016-12-02得票数 1
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我对Mahout很陌生，我正在努力理解不同项目的“领域”，以及它们之间的关系。我理解摒弃了许多MapReduce算法，它将基于Apache或Spark或其他引擎，比如h2o (基于"Apache : Beyond MapReduce“的介绍)。
我想尝试一些推荐算法，但我不太确定什么是新的，什么是“不推荐的”。我看到了以下链接，
指spark-rowsimilarity和spark-itemsimilarity。(我不明白这些链接是在谈论一个非自我的算法还是一个设计.这可能是一个设计，因为他们没有列出在mahout点apachedot /user/basic/ori
浏览 5提问于2016-05-14得票数 0
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1回答
我正在尝试理解spark.ml是如何处理字符串类别独立变量的。我知道在Spark中，我必须使用将字符串转换为双精度。
例如，"a"/"b"/"c“=> 0.0/1.0/2.0。
但我真正想要避免的是不得不在这一列的doubles上使用。这似乎使管道变得不必要地混乱。尤其是因为Spark知道数据是绝对的。希望下面的示例代码能让我的问题更清晰。
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
impor
浏览 1提问于2016-01-29得票数 2
我正在尝试使用连接组件，但在伸缩方面遇到了问题。我的这是我的-
// get vertices
val vertices = stage_2.flatMap(x => GraphUtil.getVertices(x)).cache
// get edges
val edges = stage_2.map(x => GraphUtil.getEdges(x)).filter(_ != null).flatMap(x => x).cache
// create graph
val identityGraph = Graph(vertices, edges)
// get
浏览 3提问于2016-10-26得票数 6
1回答
我正在尝试将HDFS(在本例中为s3)中的一个文件作为RDD读入火花。该文件位于SequenceInputFileFormat中。但我无法将文件的内容解码为字符串。我有以下代码：
package com.spark.example.ExampleSpark;
import java.util.List;
import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaR
浏览 5提问于2015-09-21得票数 2
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val postsQuantiles = posts.stat.approxQuantile("_score", Array(0.25, 0.75), 0.0)失败，有以下错误。显然，我可以设置spark.driver.maxResultSize来克服这个错误，但是我很好奇为什么会收集数据给驱动程序呢？
[Stage 3:==================> (7 + 15) / 22]19/06/01 20:46:30 ERROR TaskSetManager: Total size of se
浏览 0提问于2019-06-02得票数 1
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我在Apache Spark中训练了一个分类模型(使用pyspark)。我将模型存储在一个对象LogisticRegressionModel中。现在，我想对新数据进行预测。我想要存储模型，并将其读回到新程序中，以便做出预测。你知道怎么存储模型吗？我在想也许是pickle，但我是python和Spark的新手，所以我想听听社区的想法。
浏览 0提问于2015-12-14得票数 14
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在查看了星星之火/示例目录中的kmeans示例之后，我尝试在一组纬度和经度数据上进行K-意思聚类。我已经将.csv数据导入到spark (~1M行)中，并试图将数据读取作为我的k-means模型的输入，但是我一直得到一个错误。
我的星星之火看起来像：
ID col1 col2 Latitude Longitude
ford ... ... 22.2 13.5
landrover ... ...
浏览 3提问于2017-07-05得票数 1
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我正在尝试让Tinkerpop3.0.1 Hadoop-Gremlin使用Tinkerpop3.0.1 Hadoop-Gremlin，遵循泰坦文档。我基本上是从下载页面下载了一个新的titan 1.0.0-hadoop1。
我几乎完全遵循文档，唯一的区别是我使用的是HBase支持的图，而不是文档中使用的Cassandra图。我确信我的'titan- HBase -cluster.properties‘文件没有错误，可以从HBase读取/写入，没有任何问题。
因此，遵循Titan文档，我在gremlin控制台中发出以下命令：
\,,,/
(o o)
-
浏览 2提问于2016-06-29得票数 2
我正在通过查询和合并hive表的列来构建结构列的映射。稍后，我在id列上对这些记录进行分组，以便为这些id构建相关的映射。在将其写回配置子表之前，它将在稍后连接到其他Dataframe。
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.sp
浏览 23提问于2017-01-16得票数 0
我测试了spark默认PageRank示例，并将迭代设置为1024，然后它抛出stackoverflowerror。我在我的另一个program.How中也遇到了这个问题，我能解决它吗？
object SparkPageRank {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 3) {
System.err.println("Usage: PageRank <master> <file> <number_of_iterations>")
Syst
浏览 3提问于2014-03-11得票数 8
1回答
我正在使用SparkLauncher连接到Spark上的Yarn之上的集群模式。我正在使用Scala运行一些SQL代码，如下所示：
def execute(code: String): Unit = {
try {
val resultDataframe = spark.sql(code)
resultDataframe.write.json("s3://some/prefix")
catch {
case NonFatal(f) =>
log.warn(s"Fail to execute que
浏览 3提问于2020-05-25得票数 1
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我使用运行火花流道作为管道流道在apache中，并发现了一个错误。得到错误后，我的问题就成了问题。我知道错误是由于sql查询中的Column_name错误造成的，但我的问题是如何在IO级别处理错误/异常。
org.apache.beam.sdk.util.UserCodeException: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'FIRST_NAME' in 'field list'
at org.apache.beam.sdk.util.UserCodeException.wrap(UserCode
浏览 0提问于2018-11-01得票数 2
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在集群之后，我要在集合平方错误和中计算代码，这主要是从Spark源代码中提取的。
当我使用spark运行类似的代码时，它在许多不同的(分布式)作业中运行，并成功地运行。当我运行我的代码(它应该做的事情和火花代码相同)时，我会得到一个堆栈溢出错误。知道为什么吗？
以下是代码：
import java.util.Arrays
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors, Vector}
import org.apache.spark.mllib.linalg._
import org.apache.sp
浏览 1提问于2016-05-29得票数 6
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3回答
我正尝试用IntelliJ Idea构建一个Scala/Spark项目，并使用下面的build.sbt
name := "try"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
val sparkVersion = "2.2.0"
resolvers ++= Seq(
"apache-snapshots" at "http://repository.apache.org/snapshots/"
)
libraryDependencies ++= S
浏览 3提问于2017-08-06得票数 32
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我试图将情感值附加到每一条消息中，并下载了所有斯坦福核心jar文件，作为依赖项：
import sqlContext.implicits._
import com.databricks.spark.corenlp.functions._
import org.apache.spark.sql.functions._
val version = "3.6.0"
val model = s"stanford-corenlp-$version-models-english" //
val jars = sc.listJars
if (!jars.exists(jar
浏览 1提问于2016-10-11得票数 0
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1回答
我是斯卡拉的新手。请温柔点。
下面的导入导入ml下面的所有内容(每个类、特征和对象)。
import org.apache.spark.ml._
但不包括ParamMap，它位于
import org.apache.spark.ml.param._
换句话说，对于下面的代码，如果我这样做了：
import org.apache.spark.ml.param._
import org.apache.spark.ml._
class Kmeans extends Transformer {
def copy(extra: ParamMap): Unit = {
defaultCopy(e
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
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我使用以下代码在星火GraphX中创建了一个图形。(见)
import scala.math.random
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.util.Random
import org.apache.spark.HashPartitioner
object SparkER {
val nPartitions: Integer = 4
val n: Long = 100
val p: Double = 0.
浏览 0提问于2015-12-22得票数 3
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从7/30/14开始，我一直无法用Intellij编译火花头。有人面对这个/找到解决办法了吗？
Error:scalac:
while compiling: /d/funcs/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/types/util/DataTypeConversions.scala
during phase: jvm
library version: version 2.10.4
compiler version: version 2.10.4
reconstructed args: -c
浏览 4提问于2014-08-08得票数 3
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Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Field "features" does not exist.
at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:264)
at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:264)
at s
浏览 2提问于2017-06-13得票数 2
我在Google dataproc集群版本1.4和spark版本2.4.5中运行spark作业，它从GS存储桶中读取路径中具有正则表达式的文件，并获取以下错误。 Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Path does not exist: gs://<gs_path>/<file_name>_\d*.dat;
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$org$
浏览 219提问于2020-08-07得票数 1
我正在运行一个Spark应用程序，它处理多个数据点集；其中一些数据集需要按顺序处理。当为小数据集(约100)运行应用程序时，一切正常。但在某些情况下，这些集合的大小约为10,000个数据点，这些数据点将导致工作人员使用以下堆栈跟踪崩溃：
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 26.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stag
浏览 1提问于2017-10-19得票数 5
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我试图通过foreachpartition将结果添加到mysql中，但得到错误org.apache.spark.SparkException: Task not serializable java。
公共类插入实现Serializable{
transient static JavaSparkContext spc;
public static void main(String gg[])
{
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("
浏览 7提问于2016-09-20得票数 2
1回答
我是星星之火和火花sql的新手，我试图在spark网站上创建一个示例，这只是在从JSON文件目录中加载模式和数据之后的一个简单的SQL查询，如下所示：
import sqlContext.createSchemaRDD
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val path = "/home/shaza90/Desktop/tweets_1428981780000"
val tweet = sqlContext.jsonFile(path).cache()
tweet.registerTempTabl
浏览 3提问于2015-05-02得票数 13
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我用多层感知器建立了一个管道，但是当我试图评估结果时，我会得到一个错误。有人能帮我解决这个问题吗？我认为在分类器之前的流水线没有问题，因为我和几个分类器一起使用，它可以工作。我有三个标签要预测。
Error: An error occurred while calling o554.evaluate.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 127.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in sta
浏览 30提问于2022-06-18得票数 1
1回答
在火星雨中找不到字段
、、、
我目前正在从事scala/scala家庭作业项目ibn的工作，我将在一个包含数千部电影评论的csv文件中阅读该项目。然后，我将分析这些审查，并培训一个模型，以检测审查是积极的还是消极的。我将训练这些模型使用TF-以色列国防军和Word2Vec。我遇到的问题是，到目前为止我编写的代码没有找到指定的标题字段"word“，该字段是由regex令牌程序输出的。我的代码写在下面，以及控制台输出。
我感谢你的帮助，并感谢任何关于我如何正确/更好地做这件事的建议。
import org.apache.spark._
//import spark.implicits._
import org.apac
浏览 2提问于2018-03-13得票数 0
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我正在解决一个问题，使用火花运行在我的本地机器。
我正在从本地磁盘读取一个拼花文件，并将其存储到dataframe中。
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder\
.config("spark.driver.memory","4g")\
.config("spark.executor.memory","4g")\
.
浏览 4提问于2022-03-08得票数 1
1回答
我试图测试下面的程序，以获得检查点和读取如果从检查点位置，如果应用程序失败，因为任何原因，如资源不可用。当我杀死作业并重新触发它时，执行就会从头开始。不知道还需要什么才能做到这一点。谢谢!！
以下是代码：
import org.apache.log4j._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
object withCheckpo
浏览 5提问于2020-06-05得票数 5
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我试图在Apache (v1.3.0)上做一些测试，我有一个简单的Java 8类：
public class WordCount {
private JavaSparkContext ctx;
private String inputFile, outputFile;
public WordCount(String inputFile, String outputFile) {
this.inputFile = inputFile;
this.outputFile = outputFile;
// Initialize S
浏览 6提问于2015-03-27得票数 0
回答已采纳
我有一个由一台机器组成的EMR集群"c3.8xlarge"，在阅读了几个资源之后，我了解到我必须允许堆外有相当数量的内存，因为我使用的是吡火花，所以我将集群配置为：
One执行者：
spark.executor.memory 6g
spark.executor.cores 10
spark.yarn.executor.memoryOverhead 4096
驱动程序：
spark.driver.memory 21g
当我cache() DataFrame时，它需要3.6GB的内存。
现在，当我在collect()或toPandas()上调用Dat
浏览 4提问于2017-11-28得票数 13
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对于小型s3输入文件(~10 is )，glue ETL作业工作正常，但对于较大的数据集(~200 is)，作业失败。
添加部分ETL代码。
# Converting Dynamic frame to dataframe
df = dropnullfields3.toDF()
# create new partition column
partitioned_dataframe = df.withColumn('part_date', df['timestamp_utc'].cast('date'))
# store the data in
浏览 1提问于2017-11-24得票数 4
1回答
我正在尝试运行由Target创建的称为数据验证器的数据验证框架，以验证Azure databricks中一个parquet文件中的数据。
我已经创建了一个火花作业，它将使用数据验证器fat jar文件。
如果我给出一个参数--帮助，我可以获得关于如何使用数据验证器的帮助，但是当我传递--config test_config.yaml文件时，数据验证器找不到该文件。
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=512m; support was removed in 8.0
Warning: Ignoring non
浏览 3提问于2021-12-30得票数 1
我试图在spark-submit中指定一个目录作为--文件的参数。作业失败的消息如下：
org.apache.spark.SparkException: Added file file:[directory path] is a directory and recursive is not turned on.
spark-submit --help中没有任何关于指定递归的内容，而谷歌搜索也没有显示出这一点。有人知道这事吗？
浏览 6提问于2017-05-24得票数 1
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阅读的src：
import org.apache.spark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
import org.apache.spark.sql.Row
// Load training data
val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/m
浏览 4提问于2016-03-14得票数 2
回答已采纳
我正尝试在Spark-1.6.1上使用DMLC的XGBoost实现。我能够用XGBoost训练我的数据，但在预测方面遇到了困难。实际上，我想以Apache Spark mllib库中的方式进行预测，这有助于计算训练误差、精度、召回率、特异性等。
我发布了下面的代码，也是我得到的错误。我使用spark-shell中的xgboost4j-spark-0.5-jar-with-dependencies.jar启动。
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.linalg.Ve
浏览 0提问于2016-04-21得票数 4
1回答
我有一个狂风向量的RDD，想要计算它们的平均值。我的第一种方法是使用aggregate
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.scalatest.{ BeforeAndAfterAll, FunSuite, Matchers, Suite }
import org.scalatest.prop.GeneratorDrivenPropertyChecks
import breeze.linalg.{ Vector => BreezeVec
浏览 0提问于2015-11-26得票数 3
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在之前的Spark 1.6.1版本中，我使用的是使用spark Context创建Cassandra上下文，
import org.apache.spark.{ Logging, SparkContext, SparkConf }
//config
val conf: org.apache.spark.SparkConf = new SparkConf(true)
.set("spark.cassandra.connection.host", CassandraHost)
.setAppName(getClass.getSimpleName)
lazy val sc = ne
浏览 18提问于2016-09-10得票数 1
我试着遵循这里的教程：。使用命令sbt package，我获得了一个空jar。随后的命令：
spark-submit --class SimpleApp --master local[4] target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
在以下方面的成果：
java.lang.ClassNotFoundException: SimpleApp
at java.net.URLClassLoader.findClass(Unknown Source)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(U
浏览 2提问于2016-10-31得票数 1
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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
有时(例如，为了测试和标记)，我想强制执行在DataFrame上定义的转换。AFAIK调用像count这样的操作并不能确保所有的Columns都是实际计算的，show可能只计算所有Rows的一个子集(参见下面的示例) 我的解决方案是使用df.write.saveAsTable将DataFrame写到HDFS，但是这会“扰乱”我的系统，我不想再保存更多的表。 那么触发DataFrame求值的最佳方式是什么呢 编辑： 请注意，在spark开发人员列表上还有一个最近的讨论：http://apache-spark-developers-list.1001551.n3.nabble.com/Will-
浏览 62提问于2017-03-10得票数 20
回答已采纳
我知道k-means聚类是最简单的无监督学习算法之一。查看MLlib中打包的流式k-means聚类的源代码，我发现了术语:训练数据、测试数据、预测和训练。
这让我认为这个流式K-means可能是受监督的。那么，这个算法是有监督的还是无监督的？
这是一个使用流式k-means的代码示例：
package org.apache.spark.examples.mllib
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.mllib.clustering.StreamingKMeans
import org.apache.spark.
浏览 3提问于2015-06-22得票数 1
我们有一个启用检查点的星火流作业，它第一次正确执行，但是当从检查点重新启动时抛出异常以下。
org.apache.spark.SparkException: RDD转换和操作只能由驱动程序调用，而不能在其他转换中调用；例如，rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x)无效，因为值转换和计数操作不能在rdd1.map转换中执行。有关更多信息，请参见火花-5063。在org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$sc(RDD.scala:87) at org.apache.spark.rdd.RDD.w
浏览 3提问于2016-11-04得票数 1
我试图在Shell中使用twitterUtils (默认情况下它们是不可用的)。
我在spark-env.sh中添加了以下内容
SPARK_CLASSPATH="/disk.b/spark-master-2014-07-28/external/twitter/target/spark-streaming-twitter_2.10-1.1.0-SNAPSHOT.jar"
我现在可以执行
import org.apache.spark.streaming.twitter._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
如
浏览 7提问于2014-08-01得票数 9
回答已采纳
我试图将用Java编写的Spark代码公开为Weblogic上的REST服务。但是，在尝试初始化星火上下文时，代码会从InvocationTargetException包中抛出org.apache.hadoop.security。
以下是我所使用的步骤：
训练了一个星火CrossValidator朴素贝叶斯模型，并坚持它的拼花文件格式。(一次活动)
在中，我的Java源文件有一个方法，它加载模型并使用它来预测原始文本输入的类标签--当从main()方法调用时，这个输入是独立工作的
第二个Java类作为REST服务公开，并与JAX-RS泽西2.x库(随JDeveloper 12.2.
浏览 3提问于2016-09-26得票数 0
Spark ML LinearRegression似乎是对单一标签的倒退。
LabeledPoint(label: Double, features: Array[Double])
https://spark.apache.org/docs/0.8.1/api/mllib/org/apache/spark/mllib/regression/LabeledPoint.html
然而，对于我的问题，我需要预测一个向量
例如：
LabeledPoint(label: Array[Double], features: Array[Double])
有没有办法让我做到这一点？(这在spark-lear
浏览 0提问于2017-05-25得票数 1
我想使用StandardScaler来标准化这些特性。
下面是我的代码：
val Array(trainingData, testData) = dataset.randomSplit(Array(0.7,0.3))
val vectorAssembler = new VectorAssembler().setInputCols(inputCols).setOutputCol("features").transform(trainingData)
val stdscaler = new StandardScaler().setInputCol("features&
浏览 2提问于2016-12-28得票数 15
回答已采纳
我试图使用Scala2.12.5和SBT1.6.2从Cassandra4.0.3中读取SPAR3.2.1中的DataFrame，但我遇到了一个问题。
这是我的sbt文件：
name := "StreamHandler"
version := "1.6.2"
scalaVersion := "2.12.15"
libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.2.1" % "provided&
浏览 4提问于2022-05-10得票数 1
我试图在Databricks环境中设置Apache，并在Spark中执行MERGE语句时遇到错误。
这个代码：
CREATE TABLE iceberg.db.table (id bigint, data string) USING iceberg;
INSERT INTO iceberg.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
INSERT INTO iceberg.db.table SELECT id, data FROM (select * from iceberg.db.table)
浏览 6提问于2021-06-08得票数 2
我有几个与使用Java进行实时分析的Apache有关的问题。当Spark应用程序提交时，存储在Cassandra数据库中的数据将通过机器学习算法(支持向量机)加载和处理。当新的数据到达时，在Spark的流扩展过程中，它们被持久化在数据库中，对现有的数据集进行重新训练，并执行支持向量机算法。此进程的输出也存储在数据库中。
Apache的MLLib提供了线性支持向量机的实现。如果我想要一个非线性支持向量机实现，我应该实现自己的算法还是可以使用现有的库，如libsvm或jkernelmachines？这些实现不是基于Spark的RDD，是否有一种不使用RDD集合从头实现该算法的方法？如果不是，这
浏览 0提问于2014-06-24得票数 7
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