66郑州网站建设市场推广策略

在原有pdf教程教程上，做一个补充

idea内搭建环境

导入依赖

就直接利用之前的作业工程项目里直接写，所以依赖基本上不用再导入了，如果要导入，看自己依赖的版本号，不要直接复制教程，比如我的：

        <dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>3.1.1</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId></dependency>

依赖导入失败

因为之前连热点下载依赖可能网太慢下载出现了问题，出现了下面的问题：

net.sf.opencsv:opencsv:jar:2.3 failed to transfer from https://maven.aliyun.com/repository/public   during a previous attempt. This failure was cached in the local repository and resolution is not reattempted until the update interval of aliyunmaven has elapsed or updates are forced. Original error: Could not transfer artifact net.sf.opencsv:opencsv:jar:2.3 from/to aliyunmaven (https://maven.aliyun.com/repository/public):   transfer failed for

直接去本地仓库的对应路径把文件删掉，然后刷新就可以了

读取数据集

参考：https://blog.csdn.net/heiren_a/article/details/122133564
注意上文中提到，第一行是列名和需要自动推断数据类型的情况
如：

    val training = spark.read.option("header", "true") // 假设文件没有表头.option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型.csv(dataPath).toDF("timestamp", "back_x", "back_y", "back_z", "thigh_x", "thigh_y", "thigh_z", "label")

注意：后面组合特征向量的时候，不要把label列放进去了

将时间戳转换为数值型

参考：
https://blog.csdn.net/bowenlaw/article/details/111644932

    // 将时间戳转换为数值型val trainWithTimestamp = training.withColumn("timestamp_numeric", to_timestamp(col("timestamp")))val dataWithNumericFeatures = trainWithTimestamp.withColumn("timestamp_numeric", col("timestamp_numeric").cast("double"))

模型使用，逻辑回归和决策树

https://blog.csdn.net/qq_44665283/article/details/131766504

spark模型评估和选择，准确率，F1-Score

直接调接口，https://blog.csdn.net/weixin_43871785/article/details/132334104
https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/127856065

在单个节点上运行多个worker

编辑配置文件：
进入Spark的conf目录，复制spark-env.sh.template文件并重命名为spark-env.sh。
编辑spark-env.sh文件，添加以下配置（根据需要调整）：

export SPARK_WORKER_INSTANCES=1  # 在单机上模拟的Worker数量（可以设置为多个，但需要不同端口）
export SPARK_WORKER_CORES=1  # 每个Worker的CPU核心数

参考：https://www.cnblogs.com/xinfang520/p/8038306.html

Spark运行的中间结果查看spark web ui

注意要在运行时进4040端口，参考：
https://www.cnblogs.com/bigdata1024/p/12194298.html

题目附录

数据集说明

1. 时间戳：记录样本的日期和时间（使用的时候最好将其转换为数值型）
2. back_x： 单位时间中，背部传感器在 x 方向（下）的加速度
3. back_y： 单位时间中，背部传感器在 y 方向（左）的加速度
4. back_z： 单位时间中，背部传感器在z 方向（向前）的加速度
5. thigh_x： 单位时间中，大腿传感器在 x 方向（下）的加速度
6. thigh_y： 单位时间中，大腿传感器在 y 方向（右）的加速度
7. thigh_z： 单位时间中，大腿传感器在 z 方向（向后）的加速度
8. label：带注释的活动代码
   1：步行 2：运行 3：洗牌 4：楼梯（上升） 5：楼梯（下降） 6：站立 7：坐着 8：撒谎 13： 自行车 （坐着） 14： 自行车 （站着）