开源 | 华为开源streamDM：用于Spark Streaming的数据挖掘软件

搜狐科技 • 7年前扫码分享

我是创始人李岩：很抱歉！给自己产品做个广告，点击进来看看。

选自huawei-noah.github.io

机器之心编译

参与：杜夏德

华为诺亚方舟实验室开源 stream DM ，是一种使用 Spark Streaming 挖掘大数据的开源软件。Stream DM 是 Apache Software License v2.0 许可下的开源软件。

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

Spark Streaming（https://spark.apache.org/streaming/）是核心 Spark API 的一个扩展，它能让多个源的数据流处理成为可能。Spark 是一个可扩展可编程的框架，用于大规模分布式数据集（也称为弹性分布式数据集（RDD））处理。Spark Streaming 接收输入的数据流后将数据分批，再由 Spark 引擎处理，生成结果。

Spark Streaming 数据被编成一个 DStreams 序列，内在地表示成一个 RDD 序列。

包含以下方法：

在第一次开放的 StreamDM 中，我们部署了：

SGD Learner (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/SGD.html) 和 Perceptron (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/SGD.html#perceptron)
Naive Bayes (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/NB.html)
CluStream (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/CluStream.html)
Hoeffding Decision Trees (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/HDT.html)
Bagging (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/Bagging.html)
Stream KM++ (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/StreamKM.html)

我们部署了以下数据生成器

（http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/generators.html）：

HyperplaneGenerator
RandomTreeGenerator
RandomRBFGenerator
RandomRBFEventsGenerator

我们部署了 SampleDataWriter：

（http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/SampleDataWriter.html），它可以调取数据生成器创建样本数据用于模拟和测试。后面我们将计划开放：

分类：随机森林
回归：Hoeffding 回归树，Bagging，随机森林
聚类：Clustree, DenStream
Frequent Itemset Miner：IncMine, IncSecMine

下一步

为了快速介绍一下 StreamDM 的运行，请打开 Getting Started （http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/GettingStarted.html）文件。StreamDM Programming Guide (http://huawei-noah.github.io/streamDM/docs/Programming.html) 展示了 StreamDM 的细节。完整的 API 文档，可以参考这里：http://huawei-noah.github.io/streamDM/api/index.html。