深圳市 交易建设中心网站,淘宝网站咋做,h5网站设计方案,如何访问英文网站一、推荐系统-数据处理流程
推荐系统数据处理首先是将Hive中的用户app历史下载表与app浏览信息表按照设备id进行关联#xff0c;然后将关联数据使用python文件进行处理#xff0c;将数据预处理为label和feature两列的临时数据#xff0c;后期经过处理转换成逻辑回归 模型的…一、推荐系统-数据处理流程
推荐系统数据处理首先是将Hive中的用户app历史下载表与app浏览信息表按照设备id进行关联然后将关联数据使用python文件进行处理将数据预处理为label和feature两列的临时数据后期经过处理转换成逻辑回归 模型的训练集进而得到模型文件。
二、Hive构建训练数据
1、创建临时表
创建处理数据时所需要的临时表
1.CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
2.(
3.device_id STRING,
4.label STRING,
5.hitop_id STRING,
6.screen STRING,
7.ch_name STRING,
8.author STRING,
9.sversion STRING,
10.mnc STRING,
11.interface STRING,
12.designer STRING,
13.is_safe INT,
14.icon_count INT,
15.update_date STRING,
16.stars DOUBLE,
17.comment_num INT,
18.font STRING,
19.price INT,
20.file_size INT,
21.ischarge SMALLINT,
22.dlnum INT,
23.idlist STRING,
24.device_name STRING,
25.pay_ability STRING
26.)row format delimited fields terminated by \t;
最终保存训练集的表
1.CREATE TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
2.(
3.label STRING,
4.features STRING
5.)row format delimited fields terminated by \t;
2、训练数据预处理过程
首先将数据从正负例样本和用户历史下载表数据加载到临时表中
1.INSERT OVERWRITE TABLE tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
2. SELECT
3. t2.device_id,
4. t2.label,
5. t2.hitop_id,
6. t2.screen,
7. t2.ch_name,
8. t2.author,
9. t2.sversion,
10. t2.mnc,
11. t2.interface,
12. t2.designer,
13. t2.is_safe,
14. t2.icon_count,
15. to_date(t2.update_time),
16. t2.stars,
17. t2.comment_num,
18. t2.font,
19. t2.price,
20. t2.file_size,
21. t2.ischarge,
22. t2.dlnum,
23. t1.devid_applist,
24. t1.device_name,
25. t1.pay_ability
26.FROM
27. (
28. SELECT
29. device_id,
30. devid_applist,
31. device_name,
32. pay_ability
33. FROM
34. dw_rcm_hitop_userapps_dm
35. ) t1
36. RIGHT OUTER JOIN
37. (
38. SELECT
39. device_id,
40. label,
41. hitop_id,
42. screen,
43. ch_name,
44. author,
45. sversion,
46. IF (mnc IN (00,01,02,03,04,05,06,07), mnc,x) AS mnc,
47. interface,
48. designer,
49. is_safe,
50. IF (icon_count 5,icon_count,6) AS icon_count,
51. update_time,
52. stars,
53. IF ( comment_num IS NULL,0,
54. IF ( comment_num 10,comment_num,11)) AS comment_num,
55. font,
56. price,
57. IF (file_size 2*1024*1024,2,
58. IF (file_size 4*1024*1024,4,
59. IF (file_size 6*1024*1024,6,
60. IF (file_size 8*1024*1024,8,
61. IF (file_size 10*1024*1024,10,
62. IF (file_size 12*1024*1024,12,
63. IF (file_size 14*1024*1024,14,
64. IF (file_size 16*1024*1024,16,
65. IF (file_size 18*1024*1024,18,
66. IF (file_size 20*1024*1024,20,21)))))))))) AS file_size,
67. ischarge,
68. IF (dlnum IS NULL,0,
69. IF (dlnum 50,50,
70. IF (dlnum 100,100,
71. IF (dlnum 500,500,
72. IF (dlnum 1000,1000,
73. IF (dlnum 5000,5000,
74. IF (dlnum 10000,10000,
75. IF (dlnum 20000,20000,20001)))))))) AS dlnum
76. FROM
77. dw_rcm_hitop_sample2learn_dm
78. ) t2
79.ON (t1.device_id t2.device_id);
三、python文件处理数据
1、python文件预处理数据
针对Hive中“tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm”数据可以使用Hive自定义函数进行预处理得到逻辑回归模型的训练集这种方式需要编写代码并且打包上传集群处理数据。这里我们也可以在Hive中直接使用python对Hive中的数据进行预处理。
将python文件加载到Hive中
1.ADD FILE /opt/sxt/recommender/script/dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py;
可以通过list files;查看是不是python文件加载到了hive 在hive中使用python脚本处理数据的原理Hive会以输出流的形式将数据交给python脚本python脚本以输入流的形式来接受数据接受来数据以后在python中就可以一行行做一系列的数据处理处理完毕后又以输出流的形式交给Hive交给了hive就说明了就处理后的数据成功保存到hive表中。
2、python脚本内容
1.import sys
2.
3.if __name__ __main__:
4. # random.seed(time.time())
5. for l in sys.stdin:
6. d l.strip().split(\t)
7. if len(d) ! 21:
8. continue
9. # Extract data from the line
10. label d.pop(0)
11. hitop_id d.pop(0)
12. screen d.pop(0)
13. ch_name d.pop(0)
14. author d.pop(0)
15. sversion d.pop(0)
16. mnc d.pop(0)
17. interface d.pop(0)
18. designer d.pop(0)
19. icon_count d.pop(0)
20. update_date d.pop(0)
21. stars d.pop(0)
22. comment_num d.pop(0)
23. font d.pop(0)
24. price d.pop(0)
25. file_size d.pop(0)
26. ischarge d.pop(0)
27. dlnum d.pop(0)
28.
29. hitopids d.pop(0)
30. device_name d.pop(0)
31. pay_ability d.pop(0)
32.
33. # Construct feature vector
34. features []
35. features.append((Item.id,%s % hitop_id, 1))
36. features.append((Item.screen,%s % screen, 1))
37. features.append((Item.name,%s % ch_name, 1))
38. features.append((Item.author,%s % author, 1))
39. features.append((Item.sversion,%s % sversion, 1))
40. features.append((Item.network,%s % mnc, 1))
41. features.append((Item.dgner,%s % designer, 1))
42. features.append((Item.icount,%s % icon_count, 1))
43. features.append((Item.stars,%s % stars, 1))
44. features.append((Item.comNum,%s % comment_num,1))
45. features.append((Item.font,%s % font,1))
46. features.append((Item.price,%s % price,1))
47. features.append((Item.fsize,%s % file_size,1))
48. features.append((Item.ischarge,%s % ischarge,1))
49. features.append((Item.downNum,%s % dlnum,1))
50.
51. #User.Item and User.Item*Item
52. idlist hitopids.split(,)
53. flag 0;
54. for id in idlist:
55. features.append((User.Item*Item,%s % id *hitop_id, 1))
56. flag 1
57. if flag 3:
58. break;
59.
60. # Output
61.
62. output %s\t%s % (label, ;.join([ %s:%d % (f, v) for f, v in features ]))
63. print(output) 3、python预处理数据使用
1.INSERT OVERWRITE TABLE dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
2. SELECT
3. TRANSFORM (t.*)
4. USING python dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py
5. AS (label,features)
6. FROM
7. (
8. SELECT
9. label,
10. hitop_id,
11. screen,
12. ch_name,
13. author,
14. sversion,
15. mnc,
16. interface,
17. designer,
18. icon_count,
19. update_date,
20. stars,
21. comment_num,
22. font,
23. price,
24. file_size,
25. ischarge,
26. dlnum,
27. idlist,
28. device_name,
29. pay_ability
30. FROM
31. tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
32. ) t; 4、导出数据
将“dw_rcm_hitop_prepare2train_dm”表中的数据导入到本地处理这里可以直接在集群中使用SparkMLlib直接处理为了方便演示将数据导入到本地处理。
1.insert overwrite local directory /opt/data/traindata row format delimited fields terminated by \t select * from dw_rcm_hitop_prepare2train_dm;
注这里是将数据导出到本地方便后面再本地模式跑数据导出模型数据。这里是方便演示真正的生产环境是直接用脚本提交spark任务从Hive中获取数据经过Spark处理得到模型文件将模型数据写往Redis中。
