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软件开发说明（重要）
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如何避免重要需求遗漏
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漏需求，无法进行非常有针对性的处理时，也可以采取较为模糊应对的方式。可以拉取过去一段时间的工作记录，评估这段时间每个迭代的突发需求所消耗的工作量投入，可以取个平均值，然后在后续进行迭代工作安排的时候，固定的预留出一定量的时间，用于应对极有可能会出现的突发需求。 需求拆细：当出现突
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线性特征重要性
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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。
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实现
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引创建时用到的相同的bulk插入方法，移动到主要的GIN数据结构。即使把额外的VACUUM开销算进去，这也大大提升了GIN索引更新的速度。而且，这种额外开销的工作可以通过后台进程而不是前端查询来处理。 这种方法的主要缺点在于搜索时除了常规的索引还必须要扫描待处理实体的列表。因此，
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实现
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引创建时用到的相同的bulk插入方法，移动到主要的GIN数据结构。即使把额外的VACUUM开销算进去，这也大大提升了GIN索引更新的速度。而且，这种额外开销的工作可以通过后台进程而不是前端查询来处理。 这种方法的主要缺点在于搜索时除了常规的索引还必须要扫描待处理实体的列表。因此，
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MapReduce应用开发常用概念
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、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce应用开发概述
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MapReduce应用开发简介
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Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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MapReduce应用开发简介
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Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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MapReduce应用开发简介
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、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
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随机森林回归特征重要性
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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node
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MapReduce
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MapReduce应用开发简介
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、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
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管理服务器重要性
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Mapreduce应用开发规则
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class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类，Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置作业的输出类型，也可以通过配置文件指定。
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MapReduce样例工程介绍
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决策树回归特征重要性
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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node
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实现投票
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在公共组中添加用户 “当前泳道”方式是通过指定泳道的工作队列实现的。 “名称和表达式”方式是通过设置“参与者”类型为“组”，并指定组（公共组）实现的。 通过“当前泳道”或“名称和表达式”的方式，将需要进行投票操作的用户加入到用户任务的接收人中，再将“审批类型”选择为“会签：每个分配
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MapReduce样例工程介绍
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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa
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随机森林分类特征重要性
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- 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain
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MapReduce与其他组件的关系
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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并
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实现流程
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TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会
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