jin_tmac's studio

的代码可以使开发人员更容易理解和维护分布式版本的代码。由于大部分代码结构和逻辑与单机版相似，只是在分布式计算和通信方面进行了扩展，因此可以降低开发和维护的难度，减少出错的可能性。已经在算法和优化方面做了大量的工作，如采用了近似直方图算法、对目标函数进行二阶泰勒展开、实现了可并行的近似直方图算法、数据预先排序并以块的形式保存等，这些优化使得单机。通过在分布式版本中重用这些优化，可以充分利用已有的成果，减少开发和调优的工作量。高效的核心算法和优化策略：单机版的 XGBoost。

首先在hive中创建自己的table, 并且设置以逗号分隔。确定tmp.hb_label_C表的分布式文件路径。将CSV文件导入到hive数据库，具体操作如下，最后在linux命令行输入。

在用spark进行集群分布式模型打分等操作时。可以有两种方式上传文件sc.addFile和hdfs上。

1.背景目前大数据使用的是Amazon EMR集群，该集群可根据计算需求变化灵活扩展或收缩集群，就会存在一个问题：当spark任务提交之后，EMR集群会根据计算的需求进行扩展，新扩展的机器上python环境各不相同，并且每次扩展的机器ip不相同（不是同一台机器），对某些第三方包，例如：pandas 还会依赖numpy，并且对版本还有一定要求，必须大于15.4；此时python依赖的冲突就会导致spark任务执行失败。2.解决方案鉴于以上问题，通过搭建独立的Python运行环境可以解决以上问题，同时还可

运行过程中报出以下错误：ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoostError: [14:15:26] D:\a\xgboost\xgboost\src\objective\regression_obj.cu:36: Check failed: info.labels.Size() == preds.Size() (51922 vs. 103844) : Invalid shape of labels.报错发生原因不清楚。解决方案是：xgboost的配置参数里，如果指定了“ob

1、sc.addFile() 、pyspark.SparkFiles.get()把文件分发到集群中每个worker节点，然后worker会把文件存放在临时目录下，spark的driver和executor可以通过pyspark.SparkFiles.get()方法来获取文件的路径，从而能够保证driver和每个worker都能正确访问到文件。......

首先创建一个测试数据from pyspark import SparkConf, SparkContextfrom pyspark.sql import SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('TestAPP') .enableHiveSupport() .getOrCreate()df = spark.createDataFrame([('math','alice',88), ('chinese','alice',92