玩转Spark机器学习：深度学习在Spark平台上的应用

最新推荐文章于 2025-03-18 19:18:49 发布
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文章标签： spark 机器学习 深度学习 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PlHtml/article/details/133218382
本文详述如何在Spark上进行深度学习，包括数据准备、模型训练及推理，利用MLlib库实现多层感知器和卷积神经网络等算法。通过实例展示从数据预处理到模型应用的全过程。

Spark是一个强大的分布式计算框架，其提供了丰富的机器学习功能，同时也支持深度学习模型的训练和推理。本文将带领您深入了解Spark机器学习的应用，并提供相应的源代码示例。

首先，确保您已经正确安装和配置了Spark。接下来，我们将介绍Spark中深度学习的几个重要概念和应用示例。

  1. 数据准备
    在进行深度学习之前，我们需要准备好数据集。Spark提供了丰富的数据处理功能，可以轻松地处理和准备数据。下面是一个简单的数据准备示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder
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简单说就是让计算机学会"察言观色"。输入一段文字，AI就能判断这是夸人还是骂街，是开心到飞起还是丧到想退网。“这手机屏幕真清晰！” → 正面“电池半天就没电，垃圾！” → 负面“小米13比苹果14便宜2000” → 中性这技术在舆情监控、智能客服、影评分析等领域都是扛把子选手。新华网的"睿思"舆情系统，就是靠它每天扫描百万条新闻的情感倾向。
作为一名大数据工程师你需要掌握Spark深度学习
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前言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 原理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark-deep-learning也是如此，尝试和Tensorflow进行整合。那么如何进行整合呢？ 我们知道Tensorflo
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