Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een Spark ML-pijplijn die past bij jouw data science-project, rekening houdend met de kenmerken en beperkingen: 1. Data Voorverwerking - Tokenisatie: Gebruik `Tokenizer` of `RegexTokenizer` om de tekst te splitsen in woorden. - Verwijder stopwoorden: Voeg een stopwoordenlijst toe met `StopWordsRemover` om ruis te verminderen. 2. Feature Extractie - TF-IDF: Gebruik `HashingTF` gevolgd door `IDF` om de tekst om te zetten in numerieke features. Dit is geheugen-efficiënt en geschikt voor grote datasets. 3. Modeltraining - Logistic Regression: Gebruik `LogisticRegression` uit Spark MLlib voor classificatie. 4. Pijplijn Samenstellen - Combineer alle stappen in een `Pipeline`. 5. Geheugenoptimalisatie - Gebruik `HashingTF` in plaats van `CountVectorizer` om geheugen te besparen. - Overweeg `minDF` en `maxDF` parameters om minder relevante woorden uit te sluiten. - Batchgewijze verwerking of sampling kan helpen bij beperkte middelen. 6. Voorbeeldcode (in Scala of Python) ```python from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import RegexTokenizer, StopWordsRemover, HashingTF, IDF from pyspark.ml.classification import LogisticRegression # Stap 1: Tokenisatie tokenizer = RegexTokenizer(inputCol="text", outputCol="words", pattern="\\W") # Stap 2: Stopwoorden verwijderen stopwords_remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words") # Stap 3: TF-Hashing hashing_tf = HashingTF(inputCol="filtered_words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=2**20) # Stap 4: IDF idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features") # Stap 5: Classificatie lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label", maxIter=10) # Pijplijn samenstellen pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, stopwords_remover, hashing_tf, idf, lr]) # Model trainen model = pipeline.fit(training_data) # Voorspelling maken predictions = model.transform(test_data) ``` Aanvullende tips: - Gebruik `numFeatures` in `HashingTF` om het geheugenverbruik te beperken. - Overweeg om de dataset te partitioneren of te sample te gebruiken voor snellere iteraties. - Voer hyperparameterafstemming uit met `CrossValidator` of `TrainValidationSplit` om optimale parameters te vinden. Door deze aanpak te volgen, houd je rekening met het beperkte geheugen, terwijl je toch een effectief voorspellend model bouwt.

Gebaseerd op uw vereisten, ontwerp ik een efficiënte Spark ML-pijplijn met aandacht voor geheugenbeperkingen: **Pijplijnstructuur:** 1. **Tekstvoorbewerking** - Tokenization (RegexTokenizer) - Stopwoordverwijdering (StopWordsRemover) - N-gram extractie (indien nodig) 2. **TF-IDF Vectorisatie** met optimalisaties: ```scala val hashingTF = new HashingTF() .setInputCol("tokens") .setOutputCol("rawFeatures") .setNumFeatures(50000) // Match uw woordenschat val idf = new IDF() .setInputCol("rawFeatures") .setOutputCol("features") .setMinDocFreq(2) // Filter zeldzame termen ``` 3. **Logistic Regression** met geheugenoptimalisatie: ```scala val lr = new LogisticRegression() .setMaxIter(100) .setRegParam(0.01) .setElasticNetParam(0.8) // L1-regularisatie voor feature selectie ``` **Geheugenoptimalisatiestrategieën:** 1. Gebruik `HashingTF` i.p.v. `CountVectorizer` - vermijdt woord->index mapping in geheugen 2. Stel `numFeatures` in op 50.000-100.000 (i.p.v. standaard 2^18) 3. Gebruik `setMinDocFreq(2)` om zeldzame termen te filteren 4. Partitioneer data optimaal (200-500 partities) 5. Gebruik persist() met MEMORY_AND_DISK niveau **Volledige pijplijn:** ```scala val pipeline = new Pipeline() .setStages(Array( tokenizer, stopwordRemover, hashingTF, idf, lr )) ``` **Aanvullende aanbevelingen:** - Overweeg feature hashing trade-off: minder geheugen maar potentiële collisions - Monitor executor geheugengebruik via Spark UI - Gebruik stratified sampling als geheugen kritiek wordt - Cache alleen tussenliggende resultaten indien nodig Deze aanpak balanceert nauwkeurigheid met geheugenefficiëntie voor uw schaalgrootte.