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大数据系统Spark配置参数的快速优化方法研究
目录
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3国内外研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.5本文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、大数据平台Spark基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1Spark核心架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2RDD与DataFrame/Dataset概念辨析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3Spark作业执行过程分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.4影响Spark性能的关键因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.5Spark配置参数体系介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
三、Spark配置参数优化现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1现有Spark性能调优方法梳理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2传统参数调整方式的分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.3基于规则的调优策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.4现有方法存在的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.5参数优化面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
四、基于机器学习的Spark参数快速优化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1优化模型整体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.2性能指标选取与量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.3基于历史数据的特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.4机器学习算法选择与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.5模型训练与验证机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
五、实验设计与环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.1实验平台硬件配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
5.2实验软件环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.3标准数据集选取与说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
5.4基准测试程序与性能评测标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.5实验流程与对比方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
六、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
6.1模型性能评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
6.2不同参数组合对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
6.3优化效果量化与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
6.4模型鲁棒性与泛化能力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.5与传统方法性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
七、研究结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
7.1主要研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
7.2研究创新点与价
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