在HIVE中使用机器学习

在实际工业环境中，线下模型如何在大型数据中进行部署？这里介绍一种可以在HIVE环境中实现机器学习算法的工具——Hivemall。

1.什么是Hivemall?

hivemall是基于hive udf的机器学习工具，其开源地址为：https://github.com/apache/incubator-hivemall。
它提供的机器学习算法有：

算法类型	具体算法
回归
分类
推荐
异常检测

create table lr_model as 
select feature, avg(weight) as weight
from (
	select logresss(features, label,..)
	as (feature, weight)
	from train
) t group by feature;

2.安装hivemall

安装包下载地址：
https://github.com/myui/hivemall/releases
（PS:需要下载3个文件，博主安装的是hivemall-nlp-0.4.2-rc.2-with-dependencies.jar和define-all-as-permanent.hive和define-all.hive）。

• 安装方法1：临时加载（即每次启动hive session时，都运行下面的命令一遍）

add jar hdfs://apps/hivemall/hivemall-core-0.4.2-rc.2-with-dependencies.jar;  

source /tmp/define-all.hive;

• 安装方法2: 永久加载（在hive环境中将hivemall作为类持久函数（permanent functions）安装 ）
  步骤1:将hivemall的jar包 上传到 HDFS上。

  hadoop fs -mkdir /apps/hivemall

  hadoop fs -put hivemall-core-0.4.2-rc.2-with-dependencies.jar /apps/hivemall

步骤2:创建permanent functions
使用define-all-as-permanent.hive创建permanent functions.

set hivevar:hivemall_jar=hdfs://apps/hivemall/hivemall-core-0.4.2-rc.2-with-dependencies.jar;  

source define-all-as-permanent.hive;

3. 应用知识点1：hivemall中训练数据的输入格式

在有监督机器学习模型中，输入的数据有特征feature、标签label、超参（可选）。
1）Hivemall接收feature的格式