Автор: Админка

Препарат искра для капусты


Препарат "Искра" от вредителей: инструкция, отзывы

Серия препаратов «Искра» от вредителей предназначена для комплексной защиты всех растений. Существует 4 вида этого средства, каждое из которых эффективно в отношении определенных организмов, поражающих овощные и плодовые культуры.

Виды препаратов

Производители средств защиты растений изготавливают препараты, которые способны заметно облегчить жизнь тысячам садоводов и огородников. Они могут защитить растения от насекомых, сорняков, различных заболеваний. Перед приобретением препарата важно определиться с тем, что именно вам необходимо.

Например, средство «Искра» от вредителей, маркированное как «Двойной эффект», используется многими в качестве так называемой скорой помощи. Препарат не только помогает защитить растения, но и является калийной подкормкой.

Средство «Искра-М от гусениц» предназначено для борьбы с листовертками, плодожорками, огневиками, пилильщиками и прочими вредителями плодовых и овощных культур.

Препарат под названием «Искра-Био» способен парализовать вредителей, он является безопасным и его можно применять вплоть до сбора плодов.

Наиболее популярным средством защиты является «Искра золотая». От вредителей оно помогает очень даже хорошо, очем свидетельствуют многочисленные отзывы. Препарат используется в 120 странах мира и позволяет спасти около 140 различных видов растений.

Средство «Искра Двойной эффект»

Препарат, разработанный еще в 2000 году, пользуется популярностью и сейчас. Он способен защитить растения от более чем 60 видов различных вредителей. Быстрота действия и универсальность являются отличительными особенностями средства «Искра от вредителей». Инструкция позволяет быстро разобраться, как работает этот препарат.

Средство подходит для защиты цветочных, ягодных, овощных, плодовых и культур от разнообразных вредителей. Кроме того, в его состав входит специальная калийная подкормка, позволяющая растениям быстро восстанавливать поврежденные части, и антистрессовый компонент. Основными действующими веществами являются циперметрин и перметрин.

Наиболее эффективен в отношении тли и долгоносиков указанный препарат «Искра». Таблетки от вредителей (весом 10 г каждая) являются современными инсектицидами двойного действия. Препарат практически не проникает в растения и не оказывается негативного влияния на окружающую среду. Для теплокровных, в том числе и для человека, он не токсичен.

Метод использования

Для защиты растений необходимо разобраться с тем, как должно использоваться средство «Искра». Препарат от вредителей (инструкция позволяет ознакомиться с полным перечнем насекомых, в отношении которых он эффективен) приготовить не сложно. Для этого 1 таблетку растворяют в 10 литрах воды.

Для обработки яблонь, вишен, айвы, черешни, груши от цветоеда, моли, листовертки, плодожорки, тли, вишневой мухи необходимо приготовить раствор. Опрыскивание проводится из расчета, что на одно дерево надо от 2 до 10 л, в зависимости от их размера.

Для обработки ягод от комплекса всевозможных вредителей необходимо 1,5 л приготовленного раствора на каждые 10 м2 насаждений. Для защиты картофеля от колорадского жука достаточного 1 л средства на участок площадью в те же 10 «квадратов».

Опрыскивать огурцы и помидоры от белокрылки, трипсы, тли, а перцы и баклажаны от колорадского жука и тли необходимо из расчета 2 л на 10 м2. Защитить свеклу от подгрызающей совки и капусту от белянки и моли можно, если обработать 10 м 2 посевов одним литром разведенного препарата.

Средство «Золотая Искра»

Производителем был разработан специальный препарат, предназначенный для защиты растений от насекомых, повреждающих овощные и декоративные культуры. Для уничтожения колорадского жука (в том числе и его личинок), трипсы, белокрылки, тли и прочих подходит средство «Золотая Искра» – препарат от вредителей. Инструкция говорит о том, что для обеспечения защиты достаточно всего лишь одной обработки в сезон. Кроме того, при его использовании не стоит бояться других насекомых, которые могут залететь с соседних участков. Защищенными оказываются даже молодые побеги, которые появились уже после проведенной обработки.

Вредители после контакта с химикатом перестают питаться и погибают приблизительно через 2 дня. Указанный препарат «Искра от вредителей» впитывается во все надземные части растения. Он не смывается во время дождей или полива и находится в листьях и стволах около месяца.

Обработка растений

Средство является безопасным для человека и полезных насекомых, оно не вредит находящимся в земле дождевым червям. Основным действующим веществом в нем является имидаклоприд. Используется средство «Золотая Искра от вредителей» следующим образом.

Для обработки картофеля с целью избавления от тли, коровки и колорадского жука необходимо 1 мл средства «Золотая Искра» разбавить в 5-10 л воды. Такого количества раствора должно хватить на 1 сотку. Для защиты огурцов в закрытом грунте и томатов от трипсы и тли надо сделать раствор из 10 л воды и 2 мл «Золотой Искры». Для уничтожения на этих же культурах тепличной белокрылки необходимо смешать 5 мл препарата и 10 л воды. Для обработки одной сотки необходимо 5-10 л раствора, точное его количество зависит от численности вредителей.

Защитить розы и прочие декоративные растения от листогрызущих насекомых, тли, трипсы можно, приготовив раствор из 5-10 мл средства и 10 л воды. Указанного количества хватит на обработку 1-2 соток.

Препарат от гусениц

Многие садоводы не знают, как бороться с плодожорками, пилильщиками, огневками, листовертками и прочими вредителями. Для обработки ягодных кустарников и плодовых деревьев идеально подходит специально разработанное средство «Искра-М от гусениц». Оно выпускается во флаконах по 10 мл и ампулах по 5 мл. Действующим веществом в нем является малатион. Также с его помощью можно защитить ряд других культур: капусту, дыни, арбузы, томаты, огурцы, растущие в закрытом грунте, цитрусовые, различные декоративные и цветочные растения.

Успешно можно использовать как в открытом грунте, так и в теплицах препарат «Искра». Средство от вредителей действует достаточно быстро. Правда, при обработке растений на отрытом грунте срок защиты невелик – при воздействии ветра и воды эффективность его снижается. Частое его применение влияет на размножение вредителей. Но перед использованием надо быть готовым к тому, что у него резкий неприятный запах. Препарат выводится из растений за 7 дней.

Метод использования препарата «Искра-М от гусениц»

Для обработки яблонь, груш, айвы, черешни, вишни, малины, винограда, земляники, крыжовника и смородины необходимо разбавить 5 мл химиката в 5 л воды. На каждое дерево понадобится от 2 до 5 л раствора, на каждый куст – от 1 до 1,5 л в зависимости от их размера и роста. Для обработки овощей, бахчевых культур необходимо сделать такой же раствор, он используется исходя из того, что на каждые 10 м2 необходимо от 1 до 2 л инсектицида.

Хорошо зарекомендовало себя при обработке растений в теплице указанное средство «Искра». Препарат от вредителей, инструкция к которому позволяет легко разобраться с тем, как необходимо обрабатывать различные культуры, эффективен в отношении плодожорки, клещей, тли, долгоносиков, щитовки, медянки, листовертки, ложнощитовки, вишневой мухи, пяденицы, моли листовой, почковой и побеговой, галлицы, малинного жука, мучнистого червеца, репной и капустной белянки, белокрылки, минирующей и дынной мухи, бахчевой коровки.

Средство «Искра-Био»

Для садоводов и огородников был разработан специальный безопасный препарат, с помощью которого можно уничтожать различных вредителей как на декоративных, цветочных, так и на ягодных, овощных и плодовых культурах. Указанный препарат «Искра» от вредителей может использоваться вплоть до сбора урожая. С его помощью можно обрабатывать те растения, у которых цветы соседствуют уже с созревающими плодами.

Он прошел испытания на открытом грунте и в теплицах. По их результатам было установлено, что средство способно парализовать гусениц, тлю, паутинных клещей, трипсов, личинок колорадского жука. Максимальный эффект наблюдается лишь на 3-5 сутки после того, как была произведена обработка.

Главными его преимуществами является то, что средство безопасно и не вызывает привыкания у насекомых. Кроме того, оно способно даже уничтожать тех вредителей, которые устойчивы к воздействию других препаратов. Идеально подходит для жарких регионов средство «Искра-Био». Ведь при температуре выше 28 0С его эффективность лишь возрастает.

Методы использования препарата «Искра-Био»

Препарат растворяется в воде и наносится на растения с помощью специального опрыскивателя. Его используют для борьбы с паутинным клещом, тлей, трипсами на огурцах, томатах, баклажанах. Дозировка средства зависит от вида вредителя, которого необходимо уничтожить. Так, для очистки растений от паутинного клеща хватит 1 мл препарата на 1 л воды. Для борьбы с бахчевой и персиковой тлей необходимо на 1 л 8 мл препарата. Чтобы избавиться от табачной, цветочной трипсы понадобится 10 мл «Искры-Био» развести в 1 л воды. С помощью этого количества раствора можно обработать 10 м2 площади.

Также на яблонях, смородине, розе используется указанный препарат «Искра от вредителей». Инструкция свидетельствует о том, что средство помогает побороть плодовые красные и паутинные клещи, если растворить 2 мл в литре воды. Чтобы уничтожить яблоневую тлю, плодожорку, совки на яблонях, надо 3 мл препарата на 1 л воды. Чтобы избавить эти деревья от листовертки, клеща Шлехтендаля, пяденицы, понадобиться 6 мл на 1 л. На одно дерево надо будет 2-5 литров воды.

Помогает «Искра-Био» при борьбе с капустной белянкой – для этих целей разбавляется 4 мл средства в литре воды. На обработку 10 м2 необходимо 0,4-0,8 л раствора. Также с его помощью можно избавиться от личинки колорадского жука – расход препарата будет 2 мл на 1 л воды. Такого количества хватит для обработки 5-10 м2.

Мнение потребителей

Многие садоводы-огородники привыкли доверять не информации, указанной производителем на упаковке, а опыту своих соседей и знакомых. Поэтому большинство из них хотят узнать, понравился ли другим препарат «Искра от вредителей». Отзывы свидетельствуют о том, что средства, предназначенные для защиты растений, помогают избавиться от насекомых. Главное – соблюдать дозировку, указанную в инструкции, и правильно обрабатывать культуры.

Например, средство «Золотая Искра» помогает многим избавиться от щитовок, паутинного клеща и прочих вредителей. Только важно помнить, что эффект будет не мгновенным – насекомые гибнут через несколько дней. Те, кто пользовались препаратом «Золотая Искра», отмечают, что он практически лишен запаха. Поэтому им можно смело обрабатывать даже комнатные растения.

Пример машинного обучения с Spark MLlib в HDInsight - Azure

  • Читать 12 минут

В этой статье

Узнайте, как использовать Apache Spark MLlib для создания приложения машинного обучения. Приложение выполнит прогнозный анализ открытого набора данных. Из встроенных библиотек машинного обучения Spark в этом примере используется классификация посредством логистической регрессии.

MLlib - это основная библиотека Spark, которая предоставляет множество утилит, полезных для задач машинного обучения, например:

  • Классификация
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Моделирование
  • Разложение по сингулярным числам (SVD) и анализ главных компонент (PCA)
  • Проверка гипотез и расчет выборочной статистики

Понимание классификации и логистической регрессии

Классификация , популярная задача машинного обучения, представляет собой процесс сортировки входных данных по категориям.Задача алгоритма классификации - выяснить, как присвоить «метки» входным данным, которые вы предоставляете. Например, вы можете подумать об алгоритме машинного обучения, который принимает в качестве входных данных информацию об акциях. Затем акции делятся на две категории: акции, которые вы должны продать, и акции, которые вы должны оставить.

Логистическая регрессия - это алгоритм, который вы используете для классификации. API логистической регрессии Spark полезен для двоичной классификации или классификации входных данных в одну из двух групп.Дополнительные сведения о логистической регрессии см. В Википедии.

Таким образом, процесс логистической регрессии дает логистическую функцию . Используйте эту функцию, чтобы предсказать вероятность того, что входной вектор принадлежит той или иной группе.

Пример прогнозного анализа данных инспекции пищевых продуктов

В этом примере вы используете Spark для прогностического анализа данных инспекции пищевых продуктов ( Food_Inspections1.csv ). Данные получены через портал данных города Чикаго.Этот набор данных содержит информацию об инспекциях предприятий общественного питания, которые проводились в Чикаго. Включая информацию о каждом предприятии, выявленных нарушениях (если таковые имеются) и результатах проверки. Файл данных CSV уже доступен в учетной записи хранения, связанной с кластером, по адресу /HdiSamples/HdiSamples/FoodInspectionData/Food_Inspections1.csv .

Следуя приведенным ниже инструкциям, вы разработаете модель, чтобы увидеть, что нужно, чтобы пройти или не пройти инспекцию пищевых продуктов.

Создание приложения машинного обучения Apache Spark MLlib

  1. Создайте записную книжку Jupyter, используя ядро ​​PySpark.Инструкции см. В разделе Создание файла записной книжки Jupyter.

  2. Импортируйте типы, необходимые для этого приложения. Скопируйте и вставьте следующий код в пустую ячейку, а затем нажмите SHIFT + ВВОД .

      из конвейера импорта pyspark.ml из pyspark.ml.classification import LogisticRegression из pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer из строки импорта pyspark.sql из pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction из импорта pyspark.sql.types *  

    Благодаря ядру PySpark вам не нужно явно создавать какие-либо контексты.Контексты Spark и Hive создаются автоматически при запуске первой ячейки кода.

Создать фрейм входных данных

Используйте контекст Spark для извлечения необработанных данных CSV в память в виде неструктурированного текста. Затем используйте библиотеку Python CSV для анализа каждой строки данных.

  1. Выполните следующие строки, чтобы создать устойчивый распределенный набор данных (RDD) путем импорта и анализа входных данных.

      def csvПарс (ы): импорт csv из StringIO импортировать StringIO sio = StringIO (s) значение = csv.читатель (sio) .next () sio.close () возвращаемое значение Inspections = sc.textFile ('/ HdiSamples / HdiSamples / FoodInspectionData / Food_Inspections1.csv') \ .map (csvParse)  
  2. Запустите следующий код, чтобы получить одну строку из RDD, чтобы вы могли взглянуть на схему данных:

      инспекций. Принять (1)  

    Вывод:

      [['413707', «ЛУНА ПАРК ИНК», «ДНЕВНЫЙ УХОД LUNA PARK», '2049789', «Детский дом», г. 'Риск 1 (высокий)', 'ФОСТЕР AVE 3250 Вт', 'ЧИКАГО', 'Ил', '60625', '21.09.2010', "Лицензионная оперативная группа", 'Потерпеть поражение', 24 года.ПОСУДОМОЕЧНЫЕ СООРУЖЕНИЯ: ПРАВИЛЬНО ПРОЕКТИРОВАТЬ, СОЗДАТЬ, ОБСЛУЖИВАТЬ, УСТАНОВИТЬ, УСТАНОВИТЬ И ИСПОЛЬЗОВАТЬ. Здоровье. СОБЛЮДАЙТЕ ПОДДЕРЖКУ МОЙКИ ИЗ 3 ОТДЕЛЕНИЙ В 1 И 2 ​​ОТДЕЛЕНИЯХ С ЧИСТОЙ ВОДОЙ И МЕДЛЕННЫМ СЛИВОМ СРАЗУ НУЖНО ПОРЕМОНТИРОВАТЬ. ЦИТАТА ВЫДАНА, СЕРЬЕЗНОЕ НАРУШЕНИЕ 7-38-030 H000062369-10 ДАТА СУДА 10-28-10 ВРЕМЯ 1 P.М. НОМЕР 107 400 W. ПРЕВОСХОДНЫЙ. | 36. ОСВЕЩЕНИЕ: НЕОБХОДИМОЕ МИНИМАЛЬНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СВЕЧИ СВЕТА, ОБОРУДОВАНИЕ Экранированное - Комментарии: Для всех источников искусственного освещения в помещениях для подготовки, обслуживания и демонстрации должна быть предусмотрена защита от падения стекла на продукты питания. СВЕТИЛЬНИК ПОД ВЫТЯЖКОЙ ПРИГОТОВЛЕНИЯ ОТСУТСТВУЕТ И НЕОБХОДИМО ЗАМЕНИТЬ СВЕТИЛЬНИК. В ЗАДНЕЙ ДЕТСКОЙ ЗОНЕ, В КОМНАТЕ ДЕТСКОГО КЛАССА ГОРЯТ 4 СВЕТА. 2 СВЕТА ВНЕ ВОСТОЧНОЙ ЗАДНЕЙ, СВЕТНОЙ ПЕРЕДНЕЙ ЗАПАДНОЙ КОМНАТЫНЕОБХОДИМО ЗАМЕНИТЬ ВЕСЬ СВЕТ, КОТОРЫЙ НЕ РАБОТАЕТ. | 35. СТЕНЫ, ПОТОЛКИ, НАВЕСНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, ПОСТРОЕННОЕ ПО КОДУ: ХОРОШИЙ РЕМОНТ, ЧИСТЫЕ ПОВЕРХНОСТИ И БЕЗПЫЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОЧИСТКИ - Комментарии: Стены и потолки должны быть в хорошем состоянии и легко очищаться. ОТСУТСТВУЮЩАЯ ПЛИТКА С ПЯТНАМИ НА ЗАПАДЕ, ВОСТОКЕ, В ПЕРЕДНЕЙ ОБЛАСТИ ЗАПАД И В ОБЛАСТИ 15MOS. НЕОБХОДИМО ЗАМЕНИТЬ. | 32. ПИЩЕВЫЕ И НЕПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЕ КОНТАКТНЫЕ ПОВЕРХНОСТИ, КОНТАКТНЫЕ, КОНСТРУКЦИОННЫЕ И ОБСЛУЖИВАЕМЫЕ ПОВЕРХНОСТИ - Комментарии: Все оборудование и посуда, контактирующие с пищевыми и непищевыми продуктами, должны быть гладкими, легко очищаемыми, прочными и должны находиться в хорошем состоянии.ЗАЩИТА ОТ БРЫЗГОВ НЕОБХОДИМА ДЛЯ ОТКРЫТОЙ РАКОВИНЫ НА КУХНЕ | 34. ПОЛЫ: СОЗДАНЫ ПО КОДУ, ЧИСТЯ, ХОРОШИЙ РЕМОНТ, УСТАНОВЛЕННЫЕ ПОКРЫТИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ МЕТОДЫ БЕЗПЫЛЬНОЙ ОЧИСТКИ - Комментарии: Полы должны быть построены в соответствии с нормами, быть гладкими и легко очищаться, содержаться в чистоте и хорошем ремонте. ВРЕМЯ НЕОБХОДИМО ПОДНИМАТЬ ВСЕ ПРОДУКТЫ НА 6 ДЮЙМОВ ОТ ЭТАЖА НА 6 ДЮЙМОВ ОТ СТЕНЫ. ', '41 .97583445690982 ', '-87.7107455232781', '(41.97583445690982, -87.7107455232781)']]  

    Выходные данные дают вам представление о схеме входного файла.Он включает название каждого заведения и тип заведения. А также адрес, данные проверок и место, среди прочего.

  3. Выполните следующий код, чтобы создать фрейм данных ( df ) и временную таблицу ( CountResults ) с несколькими столбцами, которые полезны для прогнозного анализа. sqlContext используется для преобразования структурированных данных.

      схема = StructType ([ StructField ("id", IntegerType (), False), StructField ("имя", StringType (), False), StructField ("результаты", StringType (), False), StructField («нарушения», StringType (), True)]) df = искра.createDataFrame (Inspections.map (лямбда l: (int (l [0]), l [1], l [12], l [13])), схема) df.registerTempTable ('CountResults')  

    Четыре столбца, представляющие интерес в кадре данных: ID , имя , результаты и нарушения .

  4. Выполните следующий код, чтобы получить небольшую выборку данных:

      df.show (5)  

    Вывод:

      + ------ + -------------------- + ------- + ----------- --------- + | id | имя | результаты | нарушения | + ------ + -------------------- + ------- + ------------- ------- + | 413707 | LUNA PARK INC | Неудача | 24.СТИРАЛЬНАЯ ПОСУДА ... | | 391234 | КАФЕ СЕЛМАРИ | Ошибка | 2. ОБЪЕКТЫ ДЛЯ ... | | 413751 | MANCHU WOK | Пройти | 33. ЕДА И НЕ ... | | 413708 | ЭТАЛОННАЯ БОЛЬНИЦА ... | Пройти | | | 413722 | JJ BURGER | Пройти | | + ------ + -------------------- + ------- + ------------- ------- +  

Понять данные

Давайте начнем понимать, что содержит набор данных.

  1. Выполните следующий код, чтобы отобразить отдельные значения в столбце результатов :

      df.выберите ('результаты'). отличное (). шоу ()  

    Вывод:

      + -------------------- + | результаты | + -------------------- + | Ошибка | | Бизнес не расположен | | Пройти | | Пройти с условиями | | Из бизнеса | + -------------------- +  
  2. Запустите следующий код, чтобы визуализировать распределение этих результатов:

      %% sql -o countResultsdf ВЫБРАТЬ COUNT (результаты) КАК cnt, результаты ОТ CountResults GROUP BY результаты  

    Магия %% sql , за которой следует -o countResultsdf , гарантирует, что вывод запроса сохраняется локально на сервере Jupyter (обычно в головном узле кластера).Вывод сохраняется как фрейм данных Pandas с указанным именем countResultsdf . Дополнительные сведения о магии %% sql и других магических способностях, доступных с ядром PySpark, см. В разделе Ядра, доступные на ноутбуках Jupyter с кластерами Apache Spark HDInsight.

    Вывод:

  3. Вы также можете использовать Matplotlib, библиотеку, используемую для построения визуализации данных, для создания графика. Поскольку график должен быть создан из локально сохраненного фрейма данных countResultsdf , фрагмент кода должен начинаться с магии %% local .Это действие гарантирует, что код запускается локально на сервере Jupyter.

      %% местное % matplotlib встроенный импортировать matplotlib.pyplot как plt label = countResultsdf ['результаты'] sizes = countResultsdf ['cnt'] colors = ['бирюзовый', 'seagreen', 'mediumslateblue', 'palegreen', 'coral'] plt.pie (размеры, метки = метки, autopct = '% 1.1f %%', colors = colors) plt.axis ('равно')  

    Чтобы предсказать результат проверки пищевых продуктов, вам необходимо разработать модель, основанную на нарушениях. Поскольку логистическая регрессия является методом бинарной классификации, имеет смысл сгруппировать данные результатов в две категории: Fail и Pass :

  4. Выполните следующий код, чтобы преобразовать существующий фрейм данных ( df ) в новый фрейм данных, где каждая проверка представлена ​​как пара «метка-нарушения».В этом случае метка 0,0 представляет собой сбой, метка 1,0 представляет успех, а метка -1,0 представляет некоторые результаты помимо этих двух результатов.

      def labelForResults: если s == 'Fail': возврат 0,0 elif s == 'Пройдено с условиями' или s == 'Пройдено': возврат 1.0 еще: возврат -1.0 label = UserDefinedFunction (labelForResults, DoubleType ()) labeleledData = df.select (label (df.results) .alias ('label'), df.нарушения) .where ('label> = 0')  
  5. Выполните следующий код, чтобы отобразить одну строку с помеченными данными:

      labelData.take (1)  

    Вывод:

      [Строка (label = 0.0, нарушения = u "41. ПОМЕЩЕНИЯ, ОБЕСПЕЧИВАЕМЫЕ БЕЗ мусора, НЕОБХОДИМЫЕ ПРЕДМЕТЫ, ПРАВИЛЬНОЕ ХРАНИЛИЩЕ ОЧИСТИТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ - Комментарии: Все части заведения общественного питания и все части собственности, используемые в связи с работой Помещение должно содержаться в опрятном и чистом виде и не должно выделять неприятных запахов.СНИМИТЕ МАТРАС ИЗ МАЛЕНЬКОГО БАГАЖНИКА. | 35. СТЕНЫ, ПОТОЛКИ, НАВЕСНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, ПОСТРОЕННОЕ ПО КОДУ: ХОРОШИЙ РЕМОНТ, ЧИСТЫЕ ПОВЕРХНОСТИ И БЕЗПЫЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОЧИСТКИ - Комментарии: Стены и потолки должны быть в хорошем состоянии и легко очищаться. ОТРЕМОНТИРУЙТЕ НЕПРАВИЛЬНЫЕ ДВЕРИ И ДВЕРЬ У ЛИФТА. ПОДРОБНЕЕ ОЧИСТИТЕ ЧЕРНУЮ ФОРМУ, КАК ВЕЩЕСТВО СО СТЕН, НА ОБЕИХ Посудомоечных машинах. ОТРЕМОНТИРУЙТЕ ИЛИ СНИМИТЕ ОСНОВАНИЕ ПОД ПОСУДОВАТЕЛЬНОЙ МАШИНОЙ (ЛЕВАЯ ЗАДНЯЯ КУХНЯ). ЗАПЕЧАТАТЬ ВСЕ ПРОБЕЛЫ. ЗАМЕНИТЕ ЯЩИКИ ДЛЯ МОЛОКА, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ХОДЕ В ХОЛОДИЛЬНИКАХ И ХРАНИЛИЩАХ, НА ПРАВИЛЬНУЮ ПОЛКУ НЕ МЕНЕЕ 6 ФУТОВ ОТ ПОЛА.| 38. ВЕНТИЛЯЦИЯ: КОМНАТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, ОТКЛЮЧАЕМЫЕ В СООТВЕТСТВИИ С ТРЕБОВАНИЕМ: САНТЕХНИКА: УСТАНОВЛЕННАЯ И ОБСЛУЖИВАЕТСЯ - Комментарии: Поток воздуха, выходящего из кухонных вентиляторов, всегда должен проходить через воздуховод в точку над линией крыши. ОТРЕМОНТИРУЙТЕ ПОВРЕЖДЕННУЮ ВЕНТИЛЯЦИЮ В МУЖСКОЙ И ЖЕНСКОЙ СЛЕДУЮЩЕЙ СТОЛОВОЙ. | 32. ПИЩЕВЫЕ И НЕПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЕ КОНТАКТНЫЕ ПОВЕРХНОСТИ, КОНТАКТНЫЕ, КОНСТРУКЦИОННЫЕ И ОБСЛУЖИВАЕМЫЕ ПОВЕРХНОСТИ - Комментарии: Все оборудование и посуда, контактирующие с пищевыми и непищевыми продуктами, должны быть гладкими, легко очищаемыми, прочными и должны находиться в хорошем состоянии.ОТРЕМОНТИРУЙТЕ ПОВРЕЖДЕННУЮ ПРОБКУ НА ЛЕВОЙ СТОРОНЕ РАКОВИНЫ С 2 ОТСЕКАМИ. ОТРЕМОНТИРУЙТЕ САМОБЫТКУ НА НИЖНЕЙ ЛЕВОЙ ДВЕРИ 4-ДВЕРНОГО ПОДГОТОВИТЕЛЬНОГО БЛОКА СЛЕДУЮЩЕГО ОТ ОФИСА. ")]  

Создайте модель логистической регрессии из входного фрейма данных

Последняя задача - преобразовать помеченные данные. Преобразуйте данные в формат, который можно проанализировать с помощью логистической регрессии. Для входных данных алгоритма логистической регрессии требуется набор пар векторов метка-признак . Где «вектор признаков» - это вектор чисел, который представляет входную точку.Итак, вам необходимо преобразовать столбец «нарушения», который является частично структурированным и содержит много комментариев в виде произвольного текста. Преобразуйте столбец в массив действительных чисел, который машина могла бы легко понять.

Один из стандартных подходов машинного обучения к обработке естественного языка - присвоить каждому отдельному слову «индекс». Затем передайте вектор алгоритму машинного обучения. Таким образом, каждое значение индекса содержит относительную частоту этого слова в текстовой строке.

MLlib предоставляет простой способ выполнить эту операцию.Во-первых, «токенизируйте» каждую строку нарушений, чтобы получить отдельные слова в каждой строке. Затем используйте HashingTF для преобразования каждого набора токенов в вектор признаков, который затем можно передать алгоритму логистической регрессии для построения модели. Вы выполняете все эти шаги последовательно, используя «конвейер».

  tokenizer = Tokenizer (inputCol = "нарушения", outputCol = "слова") hashingTF = HashingTF (inputCol = tokenizer.getOutputCol (), outputCol = "features") lr = LogisticRegression (maxIter = 10, regParam = 0.01) pipeline = Pipeline (stage = [tokenizer, hashingTF, lr]) model = pipeline.fit (labeledData)  

Оцените модель, используя другой набор данных

Вы можете использовать модель, которую вы создали ранее, чтобы предсказать , какими будут результаты новых проверок. Прогнозы основаны на наблюдаемых нарушениях. Вы обучили эту модель на наборе данных Food_Inspections1.csv . Вы можете использовать второй набор данных, Food_Inspections2.csv , чтобы оценить силу этой модели на новых данных.Этот второй набор данных ( Food_Inspections2.csv ) находится в контейнере хранения по умолчанию, связанном с кластером.

  1. Выполните следующий код, чтобы создать новый фрейм данных, predictionsDf , который содержит прогноз, сгенерированный моделью. Фрагмент также создает временную таблицу под названием Predictions на основе фрейма данных.

      testData = sc.textFile ('wasbs: ///HdiSamples/HdiSamples/FoodInspectionData/Food_Inspections2.csv') \ .карта (csvParse) \ .map (лямбда l: (int (l [0]), l [1], l [12], l [13])) testDf = spark.createDataFrame (testData, schema) .where ("results = 'Fail' OR results = 'Pass' OR results = 'Pass w / Conditions'») predictionsDf = model.transform (testDf) predictionsDf.registerTempTable ('Прогнозы') predictionsDf.columns  

    Вы должны увидеть результат, подобный следующему:

      ['id', 'название', 'полученные результаты', 'нарушения', 'слова', 'функции', 'rawPrediction', 'вероятность', 'предсказание']  
  2. Посмотрите один из прогнозов.Запустите этот фрагмент:

      прогнозыDf.take (1)  

    Есть прогноз для первой записи в наборе тестовых данных.

  3. Метод model.transform () применяет то же преобразование к любым новым данным с той же схемой и приходит к предсказанию того, как классифицировать данные. Вы можете сделать некоторую статистику, чтобы понять, какими были прогнозы:

      numSuccesses = predictionsDf.where ("" "(прогноз = 0 И результаты = 'Неудача') ИЛИ (прогноз = 1 И (результаты = 'Пройден' ИЛИ results = 'Пройдено с условиями')) "" ").count () numInspections = predictionsDf.count () print «Были», numInspections, «Проверки и были», numSuccesses, «успешные прогнозы» print "Это", str ((float (numSuccesses) / float (numInspections)) * 100) + "%", "вероятность успеха"  

    Результат выглядит следующим образом:

      Проведено 9315 проверок и выполнено 8087 успешных прогнозов. Это 86,8169618894% успеха.  

    Использование логистической регрессии с Spark дает вам модель взаимосвязи между описаниями нарушений на английском языке.И будет ли данное предприятие проходить проверку пищевых продуктов или нет.

Создать визуальное представление прогноза

Теперь вы можете построить окончательную визуализацию, которая поможет вам осмыслить результаты этого теста.

  1. Вы начинаете с извлечения различных прогнозов и результатов из созданной ранее временной таблицы Прогнозы . Следующие запросы разделяют вывод как true_positive , false_positive , true_negative и false_negative .В приведенных ниже запросах вы отключаете визуализацию, используя -q , а также сохраняете вывод (используя -o ) как фреймы данных, которые затем можно использовать с %% local magic.

      %% sql -q -o true_positive ВЫБЕРИТЕ count (*) AS cnt FROM Predictions WHERE prediction = 0 AND results = 'Fail'  
      %% sql -q -o false_positive ВЫБРАТЬ count (*) AS cnt FROM Predictions WHERE prediction = 0 AND (results = 'Pass' OR results = 'Pass w / conditions')  
      %% sql -q -o true_negative ВЫБРАТЬ count (*) AS cnt FROM Predictions WHERE prediction = 1 AND results = 'Fail'  
      %% sql -q -o false_negative ВЫБРАТЬ count (*) AS cnt FROM Predictions, WHERE prediction = 1 AND (results = 'Pass' OR results = 'Pass w / Conditions')  
  2. Наконец, используйте следующий фрагмент для создания графика с использованием Matplotlib .

      %% местное % matplotlib встроенный импортировать matplotlib.pyplot как plt label = ['Истинно положительный', 'Ложно-положительный', 'Истинно-отрицательный', 'Ложно-отрицательный'] sizes = [true_positive ['cnt'], false_positive ['cnt'], false_negative ['cnt'], true_negative ['cnt']] colors = ['бирюзовый', 'seagreen', 'mediumslateblue', 'palegreen', 'coral'] plt.pie (размеры, метки = метки, autopct = '% 1.1f %%', colors = colors) plt.axis ('равно')  

    Вы должны увидеть следующий результат:

    В этой таблице «положительный» результат относится к неудавшейся проверке пищевых продуктов, а отрицательный результат - к успешной проверке.

Выключить ноутбук

После того, как вы закончили запуск приложения, вы должны выключить ноутбук, чтобы освободить ресурсы. Для этого в меню ноутбука File выберите Close and Halt . Это действие выключает и закрывает ноутбук.

Следующие шаги

.

5 лучших сертификатов Apache Spark для вашей карьеры в Spark

1. Цель - Сертификаты Spark

В последнее время Apache Spark чрезвычайно популярен в мире больших данных. Более того, существуют сотни онлайн-ресурсов для изучения Spark. По сути, эта популярность полностью определяет спрос на разработчиков Apache Spark. И быть одним из них возможно с помощью сертификации Apache Spark.

5 лучших сертификатов Apache Spark для вашей карьеры в Spark

Помимо вашего практического знания Spark, компании предпочитают нанимать сертифицированных кандидатов.Доступно множество сертификатов Apache Spark. Вы можете выполнить любое из них, чтобы получить право на работу, связанную со Spark. Здесь мы обсудим некоторые хорошие сертификаты Apache Spark. Перед этим мы также узнаем о причинах проведения сертификации Apache Spark.

Итак, давайте обсудим сертификаты Spark.

2. Лучшие сертификаты Apache Spark

Итак, вот список лучших сертификатов Spark с названием экзамена и полной информацией -

и.Cloudera Spark и разработчик Hadoop

Особенностью, которая отделяет этот процесс сертификации, является использование технологии Hadoop. В принципе, это лучше всего для тех, кто хочет работать над обоими одновременно. Кроме того, эта сертификация включает несколько разнообразных тем. Например, Flume, HDFS, Spark со Scala и Python, Avro, Sqoop, Avro и Impala. Более того, вопросы, задаваемые в сертификационном тесте, основаны на навыках программирования. Кроме того, это может быть любое значение в диапазоне от 10 до 15.

Время Продолжительность : 2 часа.

Стоимость экзамена: 295 долларов США

Перейдите по указанной ниже ссылке на официальную страницу:

https://www.cloudera.com/more/training/certification/cca-spark.html

ii. Сертифицированный HDP разработчик Apache Spark

Один из лучших сертификатов, которые вы можете получить в Spark, - это разработчик Apache Spark, сертифицированный Hortonworks HDP. По сути, они будут проверять ваши знания Spark Core, а также фреймы данных Spark в этой сертификации.Кроме того, для тех, кто считает это очень простым, это не простой экзамен с несколькими вариантами ответов. Кроме того, этот экзамен проверит ваши навыки для тщательного выполнения задач программирования в кластере Spark.

Время Продолжительность: 2 часа

Стоимость экзамена: 250 $

Перейдите по указанной ниже ссылке на официальную страницу:

https://hortonworks.com/services/training/certification/hdp-certified-spark-developer/

iii.Сертифицированный MapR разработчик Spark

Это одна из лучших сертификатов, потому что она предназначена для всех, кто хочет работать со Spark. Для этого нет условия быть программистом, инженером или разработчиком. Кроме того, помогает оценить свои навыки работы со Spark. С акцентом на задачи, связанные с программированием, экзамен включает 60-80 вопросов с использованием производственного уровня Spark. Кроме того, единственное требование для этой сертификации - опыт программирования на Java и Scala.

Время Продолжительность: 2 ч.

Стоимость экзамена: 250 $

Перейдите по указанной ниже ссылке на официальную страницу:

https://mapr.com/training/certification/mcsd/

iv. Сертификаты Databricks Apache Spark

Прежде всего, вам необходимо знать Scala или Python для этой сертификации. По сравнению с сертификатом HDP, сертификация Databricks относительно отличается. Более того, это проверяет только ваши навыки программирования в Spark.Поскольку весь экзамен охватывает только раздел программирования. В конечном итоге здесь будут проверены ваши общие знания.

Время Продолжительность: 1 час. 30 мин.

Стоимость экзамена: 300 $

Перейдите по указанной ниже ссылке на официальную страницу:

https://databricks.com/spark/certification

v. Сертификаты Apache Spark для разработчиков O’Reilly

Лучшая часть этого процесса сертификации - это сотрудничество Databricks и O’Reilly.Почему-то это похоже на сертификацию Databricks. Тем не менее, есть также некоторые комментарии от редакционной группы O’Reilly media. По сути, мы убедились в том, что если вы хотите выделиться из толпы, это хороший выбор.

Время Продолжительность: 1 час. 30 мин.

Стоимость экзамена: 300 $

Перейдите по указанной ниже ссылке на официальную страницу:

http: // магазин.oreilly.com/product/0636920040880.do

3. Некоторые причины стать сертифицированным разработчиком Spark

  • Пока вы думаете о том, чтобы начать карьеру в мире больших данных, это должно быть вашим первым шагом к получению лучшего сертификата искры. Это определенно даст толчок вашей карьере.
  • Как только вы пройдете сертификацию через Spark, у вас будет подтверждение ваших навыков Spark. Это поможет, поскольку его ищут почти все компании.
  • Приобрести сертификационную подготовку Spark очень просто.Поскольку есть несколько способов пройти сертификацию.
  • Самая важная причина получения сертификата - это преимущество перед коллегами. Поскольку на улице жесткая конкуренция.

Итак, это все о сертификации Apache Spark. Надеюсь, вам понравится наше объяснение.

4. Заключение - Сертификаты в Spark

Следовательно, мы упомянули все лучшие сертификаты Apache Spark в этом блоге. Более того, мы также рассмотрели причины, по которым нужно пройти сертификацию Spark.Следовательно, сертификация Spark повысит вашу карьеру. Тем не менее, если вы чувствуете какие-либо вопросы, не стесняйтесь спрашивать в разделе комментариев.

Ссылка для Spark

.

Что такое Spark - Учебное пособие по Apache Spark для начинающих

1. Цель - Учебное пособие по Spark

Что такое Spark? Почему вокруг этой технологии так много шума? Я надеюсь, что это вводное руководство по Spark поможет ответить на некоторые из этих вопросов.

Apache Spark - это кластерная вычислительная система с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокоуровневый API на Java, Scala, Python и R. Он может получать доступ к данным из HDFS, Cassandra, HBase , Hive , Tachyon и любого источника данных Hadoop. .И запустить в Standalone, YARN и Mesos cluster manager . Учебник
What is Spark будет охватывать компоненты экосистемы Spark, видеоурок Spark, абстракцию Spark - RDD, преобразование и действие в Spark RDD. Цель этого вводного руководства - предоставить подробный обзор Spark, его историю, архитектуру Spark, модель развертывания и RDD в Spark.

Что такое Spark - Учебное пособие по Apache Spark для начинающих

2. Что такое Spark?

Apache Spark - это молниеносная кластерная вычислительная система общего назначения.Он предоставляет API высокого уровня. Например, Java , Scala , Python и R . Apache Spark - это инструмент для запуска приложений Spark. Spark в 100 раз быстрее, чем Bigdata Hadoop, и в 10 раз быстрее, чем доступ к данным с диска.
Spark написан на Scala, но предоставляет богатые API-интерфейсы на Scala, Java, Python и R.
Он может быть интегрирован с Hadoop и может обрабатывать существующие данные Hadoop HDFS . Следуйте этому руководству, чтобы узнать, как Spark совместим с Hadoop?
Это говорит о том, что изображения стоят тысячи слов.Чтобы иметь это в виду, мы также предоставили видеоурок по Spark для лучшего понимания Apache Spark.

3. История Apache Spark

Apache Spark был представлен в 2009 году в научно-исследовательской лаборатории Калифорнийского университета в Беркли, позже он стал AMPLab. Он был открыт в 2010 году под лицензией BSD. В 2013 году Spark был передан в дар Apache Software Foundation, где в 2014 году он стал проектом Apache верхнего уровня.

4. Почему Spark?

После изучения введения Apache Spark, давайте обсудим, почему появился Spark?
В отрасли существует потребность в универсальном средстве кластерных вычислений, таком как:

  • Hadoop MapReduce может выполнять только пакетную обработку.
  • Apache Storm / S4 может выполнять только потоковую обработку.
  • Apache Impala / Apache Tez может выполнять только интерактивную обработку
  • Neo4j / Apache Giraph может выполнять только обработку графиков

Следовательно, в отрасли существует большая потребность в мощном механизме, который может обрабатывать данные в режиме реального времени (потоковая передача), а также в пакетном режиме. Существует потребность в механизме, который может реагировать за доли секунды и выполнять обработку в памяти.
В Apache Spark Definition говорится, что это мощный движок с открытым исходным кодом, который обеспечивает потоковую обработку в реальном времени, интерактивную обработку, обработку графиков, обработку в памяти, а также пакетную обработку с очень высокой скоростью, простотой использования и стандартным интерфейсом.Это создает разницу между Hadoop и Spark , а также дает огромное сравнение между Spark и Storm .
В этом руководстве «Что такое искра» мы обсудили определение искры, историю искры и важность искры. Теперь перейдем к искровым компонентам.

5. Компоненты Apache Spark

Apache Spark обещает более быструю обработку данных и упрощение разработки. Как Spark этого добивается? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте представим экосистему Apache Spark, которая является важной темой во введении Apache Spark, которая делает Spark быстрым и надежным.Эти компоненты Spark решают проблемы, возникшие при использовании Hadoop MapReduce.

Что такое Spark - Компоненты экосистемы Spark

Здесь мы собираемся обсудить компоненты экосистемы Spark один за другим

я. Spark Core

Это ядро ​​Spark, которое обеспечивает платформу выполнения для всех приложений Spark. Это универсальная платформа для поддержки широкого спектра приложений.

ii. Spark SQL

Он позволяет пользователям запускать запросы SQL / HQL поверх Spark.Используя Apache Spark SQL, мы можем обрабатывать как структурированные, так и полуструктурированные данные. Он также предоставляет механизм для Hive, позволяющий выполнять неизмененные запросы до 100 раз быстрее в существующих развертываниях. Обратитесь к Spark SQL Tutorial для подробного изучения.

iii. Spark Streaming

Apache Spark Streaming обеспечивает мощное интерактивное приложение и приложение для анализа данных для потоковой передачи данных в реальном времени. Прямые потоки преобразуются в микропакеты, которые выполняются поверх искрового сердечника.Обратитесь к нашему руководству Spark Streaming для подробного изучения Apache Spark Streaming.

iv. Spark MLlib

Это масштабируемая библиотека машинного обучения , которая обеспечивает как эффективность, так и высокое качество алгоритма. Apache Spark MLlib - один из самых популярных вариантов для Data Scientist из-за его способности обрабатывать данные в памяти, что значительно повышает производительность итеративного алгоритма.

против Spark GraphX ​​

Apache Spark GraphX ​​ - это механизм вычисления графиков, построенный на основе Spark, который позволяет обрабатывать данные графика в любом масштабе.

vi. SparkR

Это пакет R , который предоставляет легкий интерфейс для использования Apache Spark от R. Он позволяет специалистам по обработке данных анализировать большие наборы данных и интерактивно запускать для них задания из оболочки R. Основная идея SparkR заключалась в изучении различных методов интеграции удобства использования R с масштабируемостью Spark.
См. Spark Ecosystem Guide для подробного изучения компонентов Spark.

6. Устойчивый распределенный набор данных - СДР

В этом разделе руководства Apache Spark мы обсудим ключевую абстракцию Spark, известную как RDD.
Устойчивый распределенный набор данных (RDD) - это основная единица данных в Apache Spark, которая представляет собой распределенный набор элементов по узлам кластера и может выполнять параллельные операции. СДР Spark неизменяемы, но могут создавать новые СДР путем преобразования существующих СДР.
В Spark есть три способа создания RDD:

  • Параллельные коллекции - Мы можем создавать параллельные коллекции, вызывая метод parallelize в программе драйвера.
  • Внешние наборы данных - Вызывая метод textFile, можно создавать RDD.Этот метод принимает URL-адрес файла и читает его как набор строк.
  • Существующие RDD - Применяя операцию преобразования к существующим RDD, мы можем создать новый RDD.

Подробно изучите Как создать RDD в Spark.
СДД Apache Spark поддерживают два типа операций:

  • Преобразование - Создает новый RDD из существующего. Он передает набор данных в функцию и возвращает новый набор данных.
  • Action - Spark Action возвращает окончательный результат программе драйвера или записывает его во внешнее хранилище данных.

См. Эту ссылку на для изучения API преобразований и действий RDD с примерами.

7. Spark Shell

Apache Spark предоставляет интерактивную искровую оболочку . Он помогает приложениям Spark легко запускаться из командной строки системы. Используя оболочку Spark, мы можем запускать / тестировать код нашего приложения в интерактивном режиме. Spark может считывать данные из многих типов источников данных, чтобы иметь доступ к большому количеству данных и обрабатывать их.

Итак, это все в учебнике, объясняющем, что такое Spark.Надеюсь, вам понравился наш урок.

8. Заключение - Что такое Spark?

Учебник

What is Spark предоставляет набор технологий, которые увеличивают ценность больших данных и разрешают новые варианты использования Spark. Это дает нам единую структуру для создания, управления и реализации требований Spark к обработке больших данных. Видеоурок по Spark содержит подробную информацию о Spark.
В дополнение к операциям MapReduce можно также реализовать SQL-запросы и обрабатывать потоковые данные через Spark, что было недостатком Hadoop-1.С помощью Spark разработчики могут разрабатывать функции Spark либо автономно, либо комбинировать их с методами программирования MapReduce.
См. Также

Номер ссылки

.

Смотрите также


Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.



Понравился рецепт? Подпишись на RSS! Подписаться!