Tạo toàn bộ đường ống xử lý dữ liệu Machine Learning với Databricks [DEMO] - Spark Summit 2015

Find AI Tools in second

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Table of Contents

Tạo toàn bộ đường ống xử lý dữ liệu Machine Learning với Databricks [DEMO] - Spark Summit 2015

Table of Contents

  1. Giới thiệu về Data Bricks
  2. Quá trình tiếp cận
  3. Câu chuyện về Spark Streaming
  4. Sử dụng Spark Streaming trong Data Bricks
  5. Một ứng dụng khác: Machine Learning
  6. Sentiment Analysis trong Machine Learning
  7. Xây dựng và cấu hình cluster Spark
  8. Nhập dữ liệu từ tập tin JSON
  9. Khám phá dữ liệu sử dụng SQL và DataFrame
  10. Xây dựng pipeline Machine Learning dễ dàng
  11. Triển khai pipeline vào môi trường sản xuất
  12. Sử dụng dịch vụ web để phân tích cảm xúc thời gian thực
  13. Xem lại kết quả và kiểm tra mô hình Machine Learning
  14. Tạo và quản lý job trong Data Bricks
  15. Kết hợp model server và ứng dụng web
  16. Tóm tắt và tổng kết

👉Giới thiệu về Data Bricks

Data Bricks là một nền tảng công nghệ phân tích dữ liệu đám mây cung cấp môi trường làm việc phân tán và hiệu năng cao cho Spark. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá quy trình tiếp cận và các ứng dụng của Data Bricks, bao gồm cả Spark Streaming và Machine Learning.

👉Quá trình tiếp cận

Để bắt đầu, chúng ta sẽ tìm hiểu về Spark Streaming và cách sử dụng nó trong Data Bricks. Sự hướng dẫn chi tiết sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách phân tích dữ liệu thời gian thực trong một dự án thực tế.

👉Câu chuyện về Spark Streaming

Trước khi đi sâu vào Data Bricks, chúng ta sẽ xem xét một ví dụ về việc sử dụng Spark Streaming tại sự kiện Spark Summit. Xem như nếm thử, với một cái nhìn ngắn gọn, về cách xử lý dữ liệu trực tuyến với Spark.

👉Sử dụng Spark Streaming trong Data Bricks

Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Spark Streaming trong Data Bricks. Chúng ta sẽ khám phá các tính năng và khả năng của Streaming, cũng như xem xét cách triển khai nó trong môi trường Data Bricks.

👉Một ứng dụng khác: Machine Learning

Sau khi đã tìm hiểu về Spark Streaming, chúng ta sẽ chuyển sang ứng dụng Machine Learning trong Data Bricks. Chúng ta sẽ xây dựng một pipeline Machine Learning hoàn chỉnh và triển khai nó trong môi trường sản xuất.

👉Sentiment Analysis trong Machine Learning

Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét cách sử dụng Machine Learning để thực hiện Sentiment Analysis. Chúng ta sẽ học cách phân loại các đánh giá thành tích tích cực hay tiêu cực và làm việc với mô hình Machine Learning trong quá trình phân tích này.

👉Xây dựng và cấu hình cluster Spark

Trước khi thực hiện các phân tích và triển khai Machine Learning, chúng ta cần tạo và cấu hình các cluster Spark trong Data Bricks. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách thiết lập cluster, chọn phiên bản Spark và các tùy chọn khác.

👉Nhập dữ liệu từ tập tin JSON

Sau khi đã có cluster, chúng ta sẽ tiếp tục bằng cách nhập dữ liệu từ tập tin JSON vào trong Data Bricks. Chúng ta sẽ xem xét cách import dữ liệu, tạo bảng và khám phá dữ liệu sử dụng SQL và DataFrame.

👉Khám phá dữ liệu sử dụng SQL và DataFrame

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá dữ liệu sử dụng SQL và DataFrame trong Data Bricks. Chúng ta sẽ học cách sử dụng các câu lệnh SQL và các phép toán DataFrame để truy xuất và xử lý dữ liệu.

👉Xây dựng pipeline Machine Learning dễ dàng

Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng một pipeline Machine Learning dễ dàng trong Data Bricks. Chúng ta sẽ sử dụng các công cụ và thư viện có sẵn để tạo ra một quy trình tự động cho việc huấn luyện mô hình Machine Learning.

👉Triển khai pipeline vào môi trường sản xuất

Sau khi đã xây dựng pipeline, chúng ta sẽ triển khai nó vào môi trường sản xuất không cần can thiệp của con người. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng job trong Data Bricks để tự động huấn luyện và triển khai mô hình Machine Learning.

👉Sử dụng dịch vụ web để phân tích cảm xúc thời gian thực

Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng một dịch vụ web để phân tích cảm xúc thời gian thực của các tweet trong một ứng dụng web. Chúng ta sẽ kết hợp model server với ứng dụng web để hiển thị kết quả phân tích.

👉Xem lại kết quả và kiểm tra mô hình Machine Learning

Cuối cùng, chúng ta sẽ xem lại kết quả và kiểm tra mô hình Machine Learning đã xây dựng. Chúng ta sẽ thực hiện kiểm tra và phân tích kết quả để đảm bảo rằng mô hình hoạt động hiệu quả trong việc phân tích cảm xúc.

👉Tạo và quản lý job trong Data Bricks

Trước khi kết thúc, chúng ta sẽ học cách tạo và quản lý job trong Data Bricks. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách lên lịch và chạy các job không giới hạn, giúp tự động hóa các quy trình trong Data Bricks.

👉Kết hợp model server và ứng dụng web

Cuối cùng, chúng ta sẽ kết hợp model server và ứng dụng web để hiển thị kết quả phân tích cảm xúc trong thời gian thực. Chúng ta sẽ thực hiện các cuộc gọi từ ứng dụng web vào model server để lấy dự đoán và hiển thị kết quả cho người dùng.

👉Tóm tắt và tổng kết

Cuối cùng, chúng ta sẽ tóm tắt và tổng kết lại quá trình tiếp cận và các chức năng của Data Bricks trong việc xử lý dữ liệu và triển khai Machine Learning. Chúng ta đã thấy cách Data Bricks đơn giản hóa quy trình từ đầu đến cuối và tạo ra các giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.