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【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用Spark MachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，A

case_pyspark 基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦（PySpark） 实验环境 1） Linux： Ubuntu 20.04 2） Python： 3.7.x 3） Spark： 2.4.5（安装教程： 4） Jupyter Notebook： （安装教程和使用方法： 案例 1） yelp: 基于YELP数据集的商业数据分析 2） us_counties: 2020年美国新冠肺炎疫情数据分析 3） ECommerce: 基于零售交易数据的Spark数据处理与分析 4） earthquake: 基于地震数据的Spark数据处理与分析 5） global： 基于Spark的地震数据处理与分析 6） OverDue： 基于信用卡逾期数据的Spark数据处理与分析 7） project： 基于 TMDB 数据集的电影数据分析

波士顿房屋价格与Pyspark 使用PySpark和MLlib建立波士顿房价预测的线性回归 Apache Spark已成为机器学习和数据科学中最常用和受支持的开源工具之一。 该项目是使用Apache Spark的spark.ml线性回归预测波士顿房价的温和介绍。 目标是提出一个模型来预测该地区给定房屋的中位数。 数据源 我们的数据来自Kaggle竞赛：波士顿郊区的房屋价值。 链接： ：

§5.7 编辑并调用有静态参数的功能块 在编辑功能块（FB）时，如果程序中需要特定数据的参 数，可以考虑将该特定数据定义为静态参数，并在FB的声明 表内STAT处声明。 下面以交通信号灯控制系统的设计为例，介绍如何编辑 和调用有静态参数的功能块。 §5.7.1 编辑有静态参数的功能块（FB） §5.7.2 在OB1中调用有静态参数的功能块（FB）

Customer_Churn_PySpark 根据客户使用的电信服务预测客户流失。

本地开发和运营 依存关系 确保您已将Python 2.7和pip一起安装。 然后运行： pip install -r requirements.txt 正在运行的工作 使用中央作业运行程序模块src/index.py运行所有作业。 您完全不需要编辑此文件。 python src/index.py 参数： src/spark_jobs.py定义的作业功能名称 生成的簇数 数据文件的文件路径（可以是项目中的绝对路径或本地路径） 这些作业可以占用多个文件。 这些应仅附加到命令中。 例如： python src/index.py user__reputation__to__upvotes_cast 3 tests/fixtures/users.xml 新增工作 所有作业均从src/s