bash ./spark.sh "EvaluatePrequential -l meta.Bagging -s (FileReader -k 100 -d 60 -f ../data/electNormNew.arff)" 1> ../result 2>../log
注意这个Bagging在meta目录下 所以需要加上meta
streamDM,是由华为诺亚方舟实验室开源的使用 Spark Streaming 挖掘大数据的开源软件。 大数据流学习 大数据流学习(Big Data stream learning)比批量或离线学习更富有挑战性,因为数据在流动的过程中不太可能保持同一种分布。而且,数据流中的每一个样本只能被处理一次,否则它们就需要占用内存进行总结,同时该学习算法也必须非常高效。 Spark Streaming
我有超过50种不同类型的输入,我在功能文件中的Example关键字下定义了这些输入,执行这些输入需要花费更多的时间。有没有办法并行运行这些输入?。我不想让任何人来测试这种方法。请帮忙。
我正在尝试运行多个类似这样的命令。 但这些都不起作用。 我已经搜索了Docker运行引用,但没有找到任何关于转义字符的提示。
交互模式 在根目录中运行 sbt 命令不带任何参数将进入交互模式 $ sbt 交互模式有一个命令输入功能(可以用 Tab 补全和历史命令), 例如,当输入 compile 时: > compile 如果再次编译只需按 向上键 + 回车键 如果运行该项目输入 run 如果退出交互模式输入 exit 或用快捷键 Ctrl+D(Unix) 或 Ctrl+Z(Windows) 批量脚本模式 你也可以在批量
nodejs ASPnet5 unity office
Angel On Yarn运行 由于业界很多公司的大数据平台,都是基于Yarn搭建,所以Angel目前的分布式运行是基于Yarn,方便用户复用现网环境,而无需任何修改。 鉴于Yarn的搭建步骤和机器要求,不建议在小机器上,进行尝试该运行。如果一定要运行,最少需要6G的内存(1ps+1worker+1am),最好有10G的内存,比较宽裕。 1. 运行环境准备 Angel的分布式Yarn运行模式需要的
Python appdaemon -c /home/homeassistant/conf 其中 -c 之后为前述步骤所创建的 appdaemon 配置文件所在文件夹。 参数说明 使用方法: appdaemon [-h] [-c CONFIG] [-p PIDFILE] [-t TICK] [-s STARTTIME] [-e ENDTIME] [-i INTER
问题内容: 我正在尝试使用NetBeans在Java Maven项目中实现Akka。当我从NetBeans运行它时,它运行良好,但是当我从NetBeans运行可运行的jar时,它会产生错误。 当我在配置中添加日志接收消息时,它要求其他配置。这是我用来生成jar文件的插件。 我的依赖是 akka的配置是 问题答案: 在http://doc.akka.io/docs/akka/snapshot/gen