spark r 예제

아래 예제에서는 SparkR을 사용하여 가우시안 GLM 모델을 빌드하는 용도를 보여 주며 있습니다. 선형 회귀를 실행하려면 패밀리를 “가우시안”으로 설정합니다. 로지스틱 회귀를 실행하려면 패밀리를 “이항”으로 설정합니다. SparkML GLM SparkR을 사용하는 경우 범주형 기능의 한 핫 인코딩을 자동으로 수행하므로 수동으로 수행할 필요가 없습니다. 문자열 및 이중 형식 기능 외에도 MLlib 벡터 피처에 맞게 다른 MLlib 구성 요소와의 호환성을 위해 사용할 수도 있습니다. 데이터 원본 API는 기본적으로 CSV 형식의 입력 파일을 지원합니다. 자세한 내용은 SparkR read.df API 설명서를 참조하십시오. 이 섹션에서는 전제 조건을 나열하고 SparkR 예제를 나열합니다. 다음은 추가 정보에 대한 몇 가지 링크입니다: SparkR은 데이터 처리 및 집계 중에 열에 직접 적용할 수 있는 여러 기능을 제공합니다. 아래 예제에서는 기본 산술 함수의 사용을 보여 주었습니다. 태그: 스파치 스파크의 스파크 RSpark 및 RSparkRSparkR의 SparkRMLlib 소개 다음 스파크 드라이버 속성은 SparkConfig에서 설정할 수 있습니다.sparkR.session R: Spark는 많은 테라바이트 의 데이터를 처리하기 위한 분산 엔진입니다.

데이터 처리, SQL 분석, 스트리밍 및 기계 학습기능을 갖춘 다목적 도구입니다. 스파크는 분산 프레임워크이기 때문에 Spark를 실행하는 Hortonworks 클러스터는 짧은 시간 내에 많은 테라바이트 규모의 데이터를 처리할 수 있습니다. SparkR에서는 기본적으로 하이브 지원이 활성화된 SparkSession을 만들려고 시도합니다(enableHiveSupport = TRUE). 예제 JSON 입력 파일을 사용하여 데이터 원본을 사용하는 방법을 볼 수 있습니다. 여기서 사용되는 파일은 일반적인 JSON 파일이 아닙니다. 파일의 각 줄에는 독립적인 별도의 유효한 JSON 개체가 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 줄 줄 바하 JSON이라고도 하는 JSON 라인 텍스트 형식을 참조하십시오. 결과적으로 일반 다중 줄 JSON 파일이 가장 자주 실패합니다. 현재 Spark 및 R에서 지원하는 다음과 같은 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 로컬 R data.frame에서, 데이터 원본에서 또는 Spark SQL 쿼리를 사용하여 DataFrame을 만들 수 있습니다.