开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Spark ML管道导致java.lang.Exception:无法编译...代码...超过64 KB

Spark ML管道是Apache Spark中的一个机器学习库，用于构建和部署机器学习流水线。它提供了一种方便的方式来组织、配置和执行机器学习任务。

在使用Spark ML管道时，有时可能会遇到"java.lang.Exception:无法编译...代码...超过64 KB"的错误。这个错误通常是由于管道中的代码量过大导致的。

解决这个问题的方法有以下几种：

减少代码量：检查管道中的代码，尝试减少不必要的代码行数，例如通过删除冗余的特征工程步骤或模型参数调整步骤来减少代码量。
分割管道：将管道拆分为多个较小的管道，每个管道只包含必要的步骤。这样可以避免单个管道中的代码量过大。
使用特征选择：考虑使用特征选择算法来减少输入特征的数量。这样可以减少管道中的代码量，并且可能提高模型的性能。
使用分布式计算：如果可能的话，可以考虑将计算任务分布到多个节点上进行并行处理。这样可以减少单个节点上的代码量，并提高计算效率。

腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品和服务，可以帮助解决这个问题。以下是一些推荐的产品和产品介绍链接：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了一站式的机器学习开发和部署平台，可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。
腾讯云弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了大数据处理和分析的解决方案，可以支持分布式计算和处理大规模数据。

请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于Bert和通用句子编码的Spark-NLP文本分类

---- 磐创AI分享作者 | Veysel Kocaman 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分...Spark NLP中有几个文本分类选项： Spark-NLP中的文本预处理及基于Spark-ML的ML算法 Spark-NLP和ML算法中的文本预处理和单词嵌入(Glove，Bert，Elmo) Spark-NLP...关于Spark NLP中的所有这些文本预处理工具以及更多内容，你可以在这个Colab笔记本中找到详细的说明和代码示例(https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp-workshop...NLP特有的管道，相当于Spark ML管道，但其目的是处理少量的数据。...Spark NLP LightPipelines是Spark ML管道转换成在单独的机器上，变成多线程的任务，对于较小的数据量(较小的是相对的，但5万个句子大致最大值)来说，速度快了10倍以上。

2.1K2 0

Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

然而，这给数据科学家和机器学习工程师带来了不必要的障碍，无法快速迭代并显着增加机器学习模型的用于生产环境的时间 •数据科学视角：数据和基础设施通过微服务紧密耦合，导致数据科学家无法从开发转向生产，也无法复用特征...•ML 工程视角：大量工程工作以保证对生产中数据的一致访问，正如 ML 模型在训练过程中所看到的那样。 2....由于管道步骤中的所有服务都可以访问相同的元数据，因此我们能够向用户隐藏与编码和模式相关的所有复杂性。...这种设置允许我们在具有 2 倍复制的在线特征存储中存储 64GB 的内存数据。...对于超过 16 个客户端，我们观察到运行客户端的主机达到其最大 CPU 和网络利用率。

9032 0

Hudi实践 | Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

然而，这给数据科学家和机器学习工程师带来了不必要的障碍，无法快速迭代并显着增加机器学习模型的用于生产环境的时间 •数据科学视角：数据和基础设施通过微服务紧密耦合，导致数据科学家无法从开发转向生产，也无法复用特征...•ML 工程视角：大量工程工作以保证对生产中数据的一致访问，正如 ML 模型在训练过程中所看到的那样。 2....由于管道步骤中的所有服务都可以访问相同的元数据，因此我们能够向用户隐藏与编码和模式相关的所有复杂性。...这种设置允许我们在具有 2 倍复制的在线特征存储中存储 64GB 的内存数据。...对于超过 16 个客户端，我们观察到运行客户端的主机达到其最大 CPU 和网络利用率。

1.3K1 0

Apache Spark:来自Facebook的60 TB +生产用例

使 PipedRDD对fetch失败更有鲁棒性（SPARK-13793）：PipedRDD 以前的实现不够强大，无法处理由于节点重启而导致的获取失败，并且只要出现获取失败，该作业就会失败。...Jstack：Spark UI还在执行程序进程上提供按需jstack函数，可用于查找代码中的热点。...PipedRDD的可配置缓冲区大小（SPARK-14542）（加速10％）：使用PipedRDD时，我们发现将数据从分sorter传输到管道进程的默认缓冲区大小太小而且我们的工作是花费超过10％...可配置的sorter初始缓冲区大小（SPARK-15958）（加速率最高可达5％）：sorter的默认初始缓冲区大小太小（4 KB），我们发现它对于大型工作负载来说非常小 - 而且结果，我们浪费了大量时间来扩展缓冲区并复制内容...我们做了一个更改，使缓冲区大小可配置，并且大缓冲区大小为64 MB，我们可以避免大量的数据复制，使工作速度提高约5％。

1.3K2 0

Yahoo基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。 YARN支持深度学习。一个集群上可以同时进行多项深度学习实验。.../caffe_on_grid.tgz/lib64” –class com.yahoo.ml.CaffeOnSpark caffe-on-spark-1.0-jar-with-dependencies.jar...因为每个GPU处理的数据量太少而无法充分地利用硬件性能。 ?...#2386…提升了Caffe的数据管道和预取技术 #2395…增加计时信息 #2402…更改Caffe的IO依赖为可选 #2397…重构Caffe的解法代码在接下来几周的后续文章中，我们将分享Caffe-on-Spark...本文为CSDN编译整理，未经允许不得转载，如需转载请联系market#csdn.net(#换成@)

6922 0

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

---- 磐创AI分享作者 | LAKSHAY ARORA 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述流数据是机器学习领域的一个新兴概念学习如何使用机器学习模型...（如logistic回归）使用PySpark对流数据进行预测我们将介绍流数据和Spark流的基础知识，然后深入到实现部分介绍想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram...上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。...你可以在这里下载数据集和代码（https://github.com/lakshay-arora/PySpark/tree/master/spark_streaming）。...from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover, Word2Vec, RegexTokenizer from pyspark.ml.classification

5.3K1 0

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

从较高的层面来说，它提供了以下工具： ML算法：常见的学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤特征化：特征提取，转换，降维和选择管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具持久性：保存和加载算法，模型和管道...基于DataFrame的MLlib API跨ML算法和多种语言提供统一的API。 DataFrames有助于实用的ML管道，特别是功能转换。有关详细信息，请参阅管道指南什么是“Spark ML”？...这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。这将导致2.3和早期版本之间的训练结果不同。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。

3.5K4 0

如何将Apache Hudi应用于机器学习

Jenkins对于CI / CD管道遵循的典型步骤是：提供测试虚拟机（VM）/容器，将代码签出到计算机上，编译代码，运行测试，打包二进制文件和部署二进制文件。...对于Docker，这意味着编译Dockerfile并将Docker镜像部署到Docker注册表。 ? MLOps最具代表性的特征可能是需要对数据和代码进行版本控制，以实现可重现的训练模型工作流。...支持Spark；Kubeflow支持Kubeflow管道。...在实践中，特征管道是数据管道，该管道的输出是经过清理、验证和特征化的数据。由于通常无法保证输入数据的正确性，因此必须验证输入数据，并且必须处理所有丢失的值（通常通过估算或忽略它们）。...总结现在我们已经基于MLOps原理的特征存储涵盖了端到端ML管道。通过更新管道代码或新到达的数据，可以对变更进行持续测试，并可以持续更新模型并将其部署到生产环境中。

1.8K3 0

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

从较高的层面来说，它提供了以下工具： ML算法：常见的学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤特征化：特征提取，转换，降维和选择管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具持久性：保存和加载算法，模型和管道...基于DataFrame的MLlib API跨ML算法和多种语言提供统一的API。 DataFrames有助于实用的ML管道，特别是功能转换。有关详细信息，请参阅管道指南什么是“Spark ML”？...这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。这将导致2.3和早期版本之间的训练结果不同。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。

2.7K2 0

初探 Spark ML 第一部分

我们选用的是Anaconda3，Anaconda包含了conda、Python、ipython notebook在内的超过180个科学包及其依赖项，是比较理想的机器学习开发环境。...无监督的 ML 无需预测标签，而是帮助您更好地了解数据的结构。...本文我们将介绍如何创建和调整 ML 管道。在 MLlib 中，管道 API 提供基于 DataFrame 构建的高级别 API，用于组织机器学习工作流。...管道 API 由一系列transformers 和estimators组成。...Spark中ML Pipeline中的几个概念 Transformer 接受 DataFrame 作为输入，并返回一个新的 DataFrame，其中附加了一个或多个列。

1.3K1 1

Spark的Ml pipeline

DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。...Runtime checking:由于pipelines能够操作带有不同数据类型的Dataframe，肯定不能使用编译时类型检查。...1.8 保存或者加载管道通常情况下，将模型或管道保存到磁盘供以后使用是值得的。模型的导入导出功能在spark1.6的时候加入了pipeline API。...= PipelineModel.load("/opt/spark-logistic-regression-model") 二代码实例 2.1 Estimator, Transformer, and...Param 2 import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.linalg

2.6K9 0

如何做Spark 版本兼容

这就造成了一个比较大的困难，比如下面的代码就很难做到兼容了，切换Spark就无法通过编译： //定义一个函数，将一个字符串转化为Vector val t = udf { (features: String...正常情况，你可以写两份代码，一份Spark 1.6. 一份Spark 2.0 ,然后在运行时决定编译那份代码。...然而通过反射，就无法使用类似的代码了： val t = udf { ..... } 因为 udf 函数要求能够推导出输入和返回值是什么。...而如果通过反射，因为返回值我们无法确定(有可能是org.apache.spark.ml.linalg.Vector，也有可能是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)，...这个时候就无法通过编译了。

9752 0

最新Apache Spark平台的NLP库,助你轻松搞定自然语言处理任务

因此，我们的第一项业务是直接对优化的数据框架进行分析，就像Spark ML已经做的那样： ? ▌生态系统 ---- 我们的第二个核心需求是与现有Spark库的无缝重用。...这种协作的结果是，新建库是Spark ML的无缝扩展，因此您可以构建这样的管道: val pipeline = newmllib.Pipeline().setStages( Array(docAssembler...这些工具都是来自于Spark，我们不需要构建。最重要的是，这意味着你的NLP和ML管道现在已经统一了。...上面的代码示例是比较典型的，在某种意义上，它不是“只是”NLP管道——NLP被用于生成用于训练决策树的特征，这是典型的问答任务。一个更复杂的示例还可以应用命名实体识别，通过POS标记和指代消解来过滤。...不应该放弃精确性，因为注释器的运行速度不够快，无法处理流媒体用例，或者在集群环境中不能很好地扩展。可训练性和可配置性：NLP是一个固有的特定领域的问题。

2.5K8 0

使用ML.Net和CSharp语言进行机器学习

ML.Net项目0.2版本只适用于.net Core 2.0和.net Standard2.0，只支持x64架构(目前Any CPU选项的编译方式还不能用)。...通过ClassificationData定义使用文本输入的训练管道如下所示： ? ML.Net框架附带了一个可扩展的管道概念，其中可以插入不同的处理步骤，如上面所示。...到目前为止讨论的项目表明，ML.Net可以帮助以自动方式确定二元（二进制）分类。但是，如果我想要划分超过两个类别(如：消极、中立和积极情绪)，该怎么办呢？下一节将检查对这个用例的数据进行分类。...本案例的培训代码与前一节非常相似: ? 这里只有两个新内容。在这种情况下，原始输入数据是一个逗号分隔的列表，因此，当从管道中的文本文件加载数据时，我们必须使用一个分隔符:'，'参数。...不需要在管道代码中使用ColumnConcatenator的等效方法是使用以下输入类定义: ? 但是，通过如上所示的ClassificationData定义定义实际的特性集是一种不好的做法。

2.4K3 0

基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。 YARN支持深度学习。一个集群上可以同时进行多项深度学习实验。.../caffe_on_grid.tgz/lib64” –class com.yahoo.ml.CaffeOnSpark caffe-on-spark-1.0-jar-with-dependencies.jar...因为每个GPU处理的数据量太少而无法充分地利用硬件性能。 ?...#2386…提升了Caffe的数据管道和预取技术 #2395…增加计时信息 #2402…更改Caffe的IO依赖为可选 #2397…重构Caffe的解法代码在接下来几周的后续文章中，我们将分享Caffe-on-Spark...如果社区有足够的兴趣，我们也许会开源实现的代码。

65610 0

AutoML：机器学习的下一波浪潮

机器学习在各种应用中的成功，导致了对机器学习系统不断增长的需求，这些系统可以由非专家使用¹。AutoML 倾向于尽可能多地自动化 ML 管道中步骤，在只需最少人力的情况下仍保持模型的性能。 ...自动化 ML 管道还有助于避免可能因手动引入的错误。最后，AutoML 是向机器学习民主化迈出的一步，它使所有人都能使用 ML 的功能。 ...完整的源代码：https://www.kaggle.com/axelderomblay/running-mlbox-auto-ml-package-on-house-prices 2....TPOT 的工作原理是探索数千条可能的管道，并为数据找到最好的一个。 TPOT 自动化的机器学习过程 TPOT 无法自动处理自然语言输入。...该公司的旗舰 ML 平台名为爱因斯坦，也由 TransmogrifAI 驱动。它是一个端到端的 AutoML 库，用于 Scala 编写的结构化数据，运行在 Apache Spark 之上。

1.2K0 0

命令行上的数据科学第二版：十、多语言数据科学

比如用curl下载文件，用head检查一段数据，用git创建备份，用make编译一个网站。一般来说，没有命令行，通常需要大量代码或者根本无法完成的任务。...因为这需要相当多的样板代码（创建连接、写、读、清理），所以我写了一个助手函数sh()。使用magrittr包中的管道操作符（%>%，我将多个 Shell 命令链接在一起。...10.6 Apache Spark Apache Spark 是一个集群计算框架。当无法将数据存储在内存中时，你会求助于这只 800 磅重的大猩猩。....__/\_,_/_/ /_/\_\ version 3.1.1 /_/ Using Scala version 2.12.10 (OpenJDK 64-Bit Server VM,...如果您想在管道中使用定制的命令行工具，那么您需要确保它存在于集群中的所有节点上（称为执行器）。一种方法是在使用spark-submit提交 Spark 应用时，用--files选项指定文件名。

1.2K2 0

ZooKeeper节点数据量限制引起的Hadoop YARN ResourceManager崩溃原因分析（三）

beyond 64 KB /* 001 */ public java.lang.Object generate(Object[] references) { /* 002 */ return new...从日志中可以看出，出现异常的Spark任务状态数据是20266528字节，也就是19MB，远远超过了我们所设置的3MB。在YARN监控界面上可以看到该任务的异常信息有20万行： ? ?...打了patch后的代码逻辑超过数据量限制的任务状态数据直接被丢弃，并打印log日志，方便日后问题追溯。...写数据量超过限制的根本原因。...} 2、YARN出现异常时为什么会导致ZK中注册很多的watch？

2.2K6 0

基于Apache Spark机器学习的客户流失预测

您可以从这里下载代码和数据来运行这些示例。这个帖子中的例子可以在启动spark-shell命令之后运行在Spark shell中。...[Picture10.png] 参考：Spark学习使用Spark ML包在ML封装是机器学习程序的新库。Spark ML提供了在DataFrame上构建的统一的高级API集合。...管道：连接多个变换器和估算器，以指定一个ML工作流程。...导致最高性能指标的模型参数产生最佳模型。...ML管道进行分类。

3.4K7 0

超越Spark，大数据集群计算的生产实践

如前所述，尽管DataFrame一开始是使用SparkSQL来开发的，但它与机器学习管道的关联度更高。我们将把它与ML / MLlib放到一起介绍。...在尝试Spark的这些SQL功能之前，需要下载带Hive profile（配置）的预编译包，或者用Hive profile去构建这个包。...MLlib和ML：集成到Spark内的核心机器学习框架。...其他可用于Spark的外部机器学习框架：包括Mahout及Hivemall。它们都支持目前的Spark引擎。在一些MLlib及ML无法满足的情况下，可以选择这些外部库。...外部的框架 Spark社区提供了大量的框架和库。其规模及数量都还在不断增加。在本节中，我们将介绍不包含在Spark 核心源代码库的各种外部框架。

2.1K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭