这个示例的目的是使用Spark的MLlib库进行逻辑回归模型的训练和预测。我们将基于ElasticNet正则化的逻辑回归模型来处理输入数据，并输出模型的系数和截距。ElasticNet是L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化的组合，有助于防止模型过拟合。

工欲善其事，必先利其器，我深刻感知到一个好用的分布式学习开发环境的重要性，这篇文章相信对于学习大数据AI的新手来说非常重要，现在把我个人分布式学习开发环境的打造方式记录如下

问题导读： 1、如何使用spark连接ES？ 2、如何使用TransportClient往ES批量导入数据？ 3、在编写代码中踩了哪些坑？ 4、ES中如何创建索引？

随着数据越来越重要，在一些场景下，比如金融等场景，对大数据的容灾需求越来越重要，而大数据的容灾本身就是一个复杂需求，是一个模糊需求，很多时候，包括客户以及我们自己，都把很多地方混在一起，导致会有点混乱；一般来说，容灾包括了：数据同步备份方案、灾难切换方案、灾后恢复方案以及容灾演练等方案，本文旨在提出大数据场景下数据同步架构设计思路；