[kaggle]DC比赛进程2

  • 周末公司计算系统崩了。也没想好用什么怎么进行数据处理。
  • 周一和经理汇报工作时,得到了支持。适当可以申请,使用生产环境。
  • 公司测试环境基本够用,180 vcores + 180G memory(一个任务30/30)
  • 重新启用了之前的一个AWS的计算环境(1 vcores /1G memory/30G SSD)。网址:Rstudio
    账号rstudio/密码rstudio。可以作为代码共享的环境,或者是跑超级小的非并行的demo;
  • 同时,所有人可以通过teamviewer访问到我在公司的笔记本(名字叫DC比赛,配置低,有点小卡),通过笔记本访问集群(10.23.208.10)进行计算
teamviewer界面

打开xshell


teamviewer.gif
  • 另外,如有特殊需求,可以向我请示之后使用公司的台式机(我办公用的,所以不是一直开放的)


    一般情况下我在使用

    teamviewer或者AWS都可以通过移动端访问,但都是单向连接的。所以大多数情况下,你们还得再自己的IDE上试验小量数据。

tips:

  1. 推荐使用编辑器或者手写记录算法或试验的操作;
  2. 有什么问题需要演示可以录制gif或者视频;

关于本次会议:

  • 理论上来讲应该在浙江嘉兴召开
  • 先来定个可预期的小目标:挺进复赛
  • 关于选题,50G的数据的数据量是我目前见到的最大量的比赛数据,背后的需要的计算环境,AWS上中等环境应该在$1以上。所以能排除很多人。但同时参与进来的也觉非等闲之辈,好坏参半吧,收获才是最重要的。
  • 关于个人能力,大家最好再来介绍下:
  1. 介绍个人在 算法 / 编程 / 编辑方面的能力;更愿意承担的工作;
  2. 能拿出来参与比赛的时间,中间会有什么个人的重要时间节点;
    以下为个人示例:

我对三个方面没有偏重,但鉴于大家对计算环境不太了解,我更倾向于承担编程方面的工作,当然是会参与算法的研究和迭代的;
基本每天晚上的9:30之后、周末的一部分时间、上班的闲暇之余均可以。
之前的工作与本次比赛可能用到的地方:
用户驾驶行为评分 / 用户画像分析 / GPS、G-sensor原始数据清洗校准 / 自动化数据报告。。。etc.

  • 关于之后的开会时间提案:
    会议时间为周三晚上8:30大会/周六晚上的简单进程汇报;
  • 队长我先来吧,后期想锻炼的同学可以来体验下。

稍后我把一些简单的数据处理操作示例给大家录gif。

我的提案:
周六晚上前,必须完成如下任务中的一项:

  1. 两篇强相关文献,及文献解读,可借鉴地方说明;
  2. 一个可复现的案例(代码、算法可复现),并说明可借鉴地方,纽约taxi的案例也行,这方面有大量素材;
  3. 提出自己的算法文档或流程,不需要完备。

昨天简单试验

  1. 上传数据

注意:ID string,lat string,lon double,status int,stamp string

hadoop fs -mkdir /user/yyl;
hadoop fs -put /root/temp/* /user/yyl/hoho/;
#导入过程中发现缺少7、13两天数据,原因未知。

create table if not exists trip_stat_hoho (ID string,lat string,lon double,status int,stamp string ) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ',' lines terminated by '\n' stored as textfile;

load data '/user/yyl/hoho/*' into table trip_stat_hoho;

load data inpath '/user/yyl/hoho/*' into table trip_stat_hoho;
"create table if not exists trip_stat_hoho1 (ID string,lat string,lon double,status int,stamp string ) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/yyl/hoho/user'")
sql(hiveContext,"create table if not exists trip_stat_hoho1 (ID string,lat string,lon double,status int,stamp string ) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/yyl/hoho/user'")
  1. 简单分析
    在spark中执行了count:
    除去一个放在dropbox的文件共43G
近十亿条数据
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