Spark ML流式在线学习模型初步构建分析-Spark商业ML实战

版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：[email protected]，如有任何商业交流，可随时联系。 https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84207796

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1 Spark ML流式在线学习初步讲解

目前SparkStreaming 支持Streaming Linear Regression 和Streaming KMeans等。本文作为初步学习实例，以Streaming Linear Regression来说明问题，以方便后续更为复杂的学习案例。

2 初步案例实战

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.{LabeledPoint, StreamingLinearRegressionWithSGD}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import breeze.linalg.DenseVector

val traindir = sc.textFile("/data/train2.csv")
traindir.collect.take(2)

val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(10))
val stream=ssc.textFileStream("/data/train2.csv")
val NumFeatures = 11
val zeroVector = DenseVector.zeros[Double](NumFeatures)
val model = new StreamingLinearRegressionWithSGD().setInitialWeights(Vectors.dense(zeroVector.data)).setNumIterations(20).setRegParam(0.8).setStepSize(0.01)
  
  
val labeledStream = stream.map{ event =>
val split = event.split(",")
val y = split(11).toDouble
val features = split(1).slice(0,11).map(_.toDouble)
LabeledPoint(label = y, features = Vectors.dense(features))
}

model.trainOn(labeledStream)
model.predictOn(labeledStream.map(lp=>(lp.label,lp.features))).print
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
  }
}

3 总结

在线学习仍然采用老的mlib包，可谓前景堪忧啊。

秦凯新 20181119