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我使用 R/Python 在 1-2% 的样本数据上拟合了一个机器学习分类器，我对准确性度量(精度、召回率和 F_score)非常满意。
现在我想用这个用 R 编码的分类器对一个拥有 7000 万行/实例的巨大数据库进行评分，该数据库驻留在 Hadoop/Hive 环境中。
关于数据集的信息:
7000 万 X 40 个变量(列):大约 18 个变量是分类变量，其余 22 个是数字变量(包括整数)
我该怎么做？有什么建议吗？
我想到的事情是:
a) 将数据以 1 M 的增量从 hadoop 系统中分块到 csv 文件中，并将其提供给 R
b) 某种批处理。
它不是一个实时系统，所以不需要每天都发生，但我仍然希望在大约 2-3 小时内完成评分。
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