27、基于集成学习和追踪系统的大数据应用探索

基于集成学习和追踪系统的大数据应用探索

1. 集成学习在大规模虚拟筛选中的应用

1.1 提出的方法

我们提出的方法基于Spark的主从架构，使用独立集群管理器在集群上获取资源，并以HDFS作为存储系统。主节点充当HDFS的NameNode，每个工作节点充当HDFS的DataNode。具体操作步骤如下：
1. 创建SparkContext ：通过 new SparkContext (conf) 实例创建SparkContext，其中 conf 是通过 new SparkConf().setAppName().set(“parameters”) 创建的SparkConf实例，用于存储配置参数，如工作节点上执行器使用的核心数和内存大小。
2. 加载数据集 ：使用 sc.textFile(“hdfs://…”) 方法将数据集从HDFS加载到RDD，Spark会将输入数据分割成块或分区，这些数据分区会分布在集群的工作节点上，并保存在DataNode中，而NameNode仅包含每个DataNode上数据集的元数据。
3. 处理数据集 ：在每个工作节点上处理数据集，为每个分区启动一个任务。
4. 提交应用程序 ：使用Apache Maven创建包含所有依赖项的JAR文件，并通过 spark-submit 命令将其提交到Spark集群，命令格式为：