eclipse中如何运行spark机器学习代码

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这篇文章主要介绍 eclipse 中如何运行 spark 机器学习代码，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

直接在 eclipse 运行，不需要 hadoop，不需要搭建 spark，只需要 pom.xml 中的依赖完整

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
object MLlib { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName(s Book example: Scala).setMaster(local[2] )
 val sc = new SparkContext(conf)
 // Load 2 types of emails from text files: spam and ham (non-spam).
 // Each line has text from one email.
 val spam = sc.textFile(file:/Users/xxx/Documents/hadoopTools/scala/eclipse/Eclipse.app/Contents/MacOS/workspace/spark_ml/src/main/resources/files/spam.txt)
 val ham = sc.textFile(file:/Users/xxx/Documents/hadoopTools/scala/eclipse/Eclipse.app/Contents/MacOS/workspace/spark_ml/src/main/resources/files/ham.txt)
 // val abc=sc.parallelize(seq, 2)
 // Create a HashingTF instance to map email text to vectors of 100 features.
 val tf = new HashingTF(numFeatures = 100)
 // Each email is split into words, and each word is mapped to one feature.
 val spamFeatures = spam.map(email =  tf.transform(email.split(  )))
 val hamFeatures = ham.map(email =  tf.transform(email.split(  )))
 // Create LabeledPoint datasets for positive (spam) and negative (ham) examples.
 val positiveExamples = spamFeatures.map(features =  LabeledPoint(1, features))
 val negativeExamples = hamFeatures.map(features =  LabeledPoint(0, features))
 val trainingData = positiveExamples ++ negativeExamples
 trainingData.cache() // Cache data since Logistic Regression is an iterative algorithm.
 // Create a Logistic Regression learner which uses the LBFGS optimizer.
 val lrLearner = new LogisticRegressionWithSGD()
 // Run the actual learning algorithm on the training data.
 val model = lrLearner.run(trainingData)
 // Test on a positive example (spam) and a negative one (ham).
 // First apply the same HashingTF feature transformation used on the training data.
 val posTestExample = tf.transform(O M G GET cheap stuff by sending money to ... .split(  ))
 val negTestExample = tf.transform(Hi Dad, I started studying Spark the other ... .split(  ))
 // Now use the learned model to predict spam/ham for new emails.
 println(s Prediction for positive test example: ${model.predict(posTestExample)} )
 println(s Prediction for negative test example: ${model.predict(negTestExample)} )
 sc.stop()
 }
}

sc.textFile 里的参数是文件在本地的绝对路径。

setMaster(local[2] ) 表示是本地运行，只使用两个核

HashingTF 用来从文档中创建词条目的频率特征向量，这里设置维度为 100.

TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF 反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用 t 表示，文档用 d 表示，语料用 D 表示，那么文档频度 DF(t, D)是包含单词 t 的文档数。如果我们只是使用词频度量重要性，就会很容易过分强调重负次数多但携带信息少的单词，例如：”a”,“the”以及”of”。如果某个单词在整个语料库中高频出现，意味着它没有携带专门针对某特殊文档的信息。逆文档频度 (IDF) 是单词携带信息量的数值度量。

pom.xml

project xmlns= http://maven.apache.org/POM/4.0.0  xmlns:xsi= http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance 
 xsi:schemaLocation= http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd 
 modelVersion 4.0.0 /modelVersion 
 groupId com.yanan.spark_maven /groupId 
 artifactId spark1.3.1 /artifactId 
 version 0.0.1-SNAPSHOT /version 
 packaging jar /packaging 
 name spark_maven /name 
 url http://maven.apache.org /url 
 properties 
 project.build.sourceEncoding UTF-8 /project.build.sourceEncoding 
 jackson.version 1.9.13 /jackson.version 
 /properties 
 dependencies 
 dependency 
 groupId junit /groupId 
 artifactId junit /artifactId 
 version 3.8.1 /version 
 scope test /scope 
 /dependency 
 dependency 
 groupId org.scala-lang /groupId 
 artifactId scala-library /artifactId 
 version 2.10.4 /version 
 /dependency 
 dependency 
 groupId org.apache.spark /groupId 
 artifactId spark-core_2.10 /artifactId 
 version 1.3.1 /version 
 /dependency 
 !-- dependency   groupId org.apache.spark /groupId   artifactId spark-sql_2.10 /artifactId  
 version 1.3.1 /version   /dependency   dependency   groupId org.apache.spark /groupId  
 artifactId spark-hive_2.10 /artifactId   version 1.3.1 /version   /dependency  
 dependency   groupId org.apache.spark /groupId   artifactId spark-bagel_2.10 /artifactId  
 version 1.3.1 /version   /dependency 
   dependency 
 groupId org.apache.spark /groupId 
 artifactId spark-graphx_2.10 /artifactId 
 version 1.3.1 /version 
 /dependency  -- 
 dependency 
 groupId org.apache.spark /groupId 
 artifactId spark-mllib_2.10 /artifactId 
 version 1.3.1 /version 
 /dependency 
 !-- specify the version for json_truple  dependency   groupId org.codehaus.jackson /groupId  
 artifactId jackson-core-asl /artifactId   version ${jackson.version} /version  
 /dependency   dependency   groupId org.codehaus.jackson /groupId   artifactId jackson-mapper-asl /artifactId  
 version ${jackson.version} /version   /dependency  -- 
 /dependencies 

 name Scala-tools Maven2 Repository /name 
 url http://scala-tools.org/repo-releases /url 
 /pluginRepository 
 /pluginRepositories 
 repositories 
 repository 
 id cloudera-repo-releases /id 
 url https://repository.cloudera.com/artifactory/repo/ /url 
 /repository 
 /repositories 
 /project

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