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Hortonworks Blog - Predicting Airline Delays

This notebook is based on Blog posts below, by Ofer Mendelevitch\n
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.......... .......... 10% 1.36M 3m0s\n 12350K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.03M 2m59s\n 12400K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 985K 2m59s\n 12450K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.64M 2m58s\n 12500K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.17M 2m58s\n 12550K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.08M 2m57s\n 12600K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.28M 2m57s\n 12650K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 731K 2m57s\n 12700K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.35M 2m56s\n 12750K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.25M 2m56s\n 12800K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.21M 2m55s\n 12850K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.34M 2m55s\n 12900K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1020K 2m55s\n 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.......... .......... 11% 1.24M 2m49s\n 13600K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.28M 2m49s\n 13650K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 881K 2m49s\n 13700K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.32M 2m48s\n 13750K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.23M 2m48s\n 13800K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.30M 2m48s\n 13850K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.21M 2m47s\n 13900K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 926K 2m47s\n 13950K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.48M 2m47s\n 14000K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.25M 2m46s\n 14050K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.29M 2m46s\n 14100K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 1.11M 2m45s\n 14150K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 941K 2m45s\n 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.......... .......... 12% 1.27M 2m41s\n 14850K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.17M 2m40s\n 14900K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 904K 2m40s\n 14950K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.21M 2m40s\n 15000K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.26M 2m40s\n 15050K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.32M 2m39s\n 15100K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.21M 2m39s\n 15150K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 874K 2m39s\n 15200K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.30M 2m38s\n 15250K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.24M 2m38s\n 15300K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 1.18M 2m38s\n 15350K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.25M 2m37s\n 15400K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 964K 2m37s\n 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.......... .......... 13% 1.28M 2m33s\n 16100K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.38M 2m33s\n 16150K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.12M 2m33s\n 16200K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 913K 2m33s\n 16250K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.39M 2m32s\n 16300K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.28M 2m32s\n 16350K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.30M 2m32s\n 16400K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 515K 2m32s\n 16450K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.40M 2m31s\n 16500K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 1.30M 2m31s\n 16550K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.22M 2m31s\n 16600K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.30M 2m30s\n 16650K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 896K 2m30s\n 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.......... .......... 14% 1.27M 2m27s\n 17350K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 922K 2m27s\n 17400K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.31M 2m26s\n 17450K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.17M 2m26s\n 17500K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.32M 2m26s\n 17550K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.34M 2m26s\n 17600K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 909K 2m25s\n 17650K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.17M 2m25s\n 17700K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 1.26M 2m25s\n 17750K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.12M 2m25s\n 17800K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.41M 2m24s\n 17850K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 642K 2m24s\n 17900K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.19M 2m24s\n 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.......... .......... 15% 1.09M 2m21s\n 18600K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 812K 2m21s\n 18650K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.37M 2m21s\n 18700K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.23M 2m21s\n 18750K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.31M 2m20s\n 18800K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1.13M 2m20s\n 18850K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 1022K 2m20s\n 18900K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.12M 2m20s\n 18950K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.34M 2m20s\n 19000K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.16M 2m19s\n 19050K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.11M 2m19s\n 19100K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.20M 2m19s\n 19150K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 996K 2m19s\n 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.......... .......... 16% 1.19M 2m16s\n 19850K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1004K 2m16s\n 19900K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.28M 2m16s\n 19950K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.21M 2m15s\n 20000K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.35M 2m15s\n 20050K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 1.17M 2m15s\n 20100K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 677K 2m15s\n 20150K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.26M 2m15s\n 20200K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.26M 2m14s\n 20250K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.24M 2m14s\n 20300K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.25M 2m14s\n 20350K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 905K 2m14s\n 20400K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.24M 2m14s\n 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.......... .......... 17% 1.25M 2m11s\n 21100K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 996K 2m11s\n 21150K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.16M 2m11s\n 21200K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.27M 2m11s\n 21250K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 1.25M 2m10s\n 21300K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.25M 2m10s\n 21350K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 973K 2m10s\n 21400K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.20M 2m10s\n 21450K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.29M 2m10s\n 21500K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.24M 2m10s\n 21550K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.29M 2m9s\n 21600K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 887K 2m9s\n 21650K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.29M 2m9s\n 21700K 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18% 1.36M 2m7s\n 22350K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 708K 2m7s\n 22400K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.40M 2m6s\n 22450K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.29M 2m6s\n 22500K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.22M 2m6s\n 22550K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.28M 2m6s\n 22600K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.22M 2m6s\n 22650K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.08M 2m6s\n 22700K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.23M 2m5s\n 22750K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.04M 2m5s\n 22800K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.27M 2m5s\n 22850K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.22M 2m5s\n 22900K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 1.23M 2m5s\n 22950K .......... .......... 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.......... 24% 1.29M 2m0s\n 29300K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 1.18M 2m0s\n 29350K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 990K 2m0s\n 29400K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 958K 2m0s\n 29450K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 1.57M 1m59s\n 29500K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 1.26M 1m59s\n 29550K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 1.36M 1m59s\n 29600K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 989K 1m59s\n 29650K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 601K 1m59s\n 29700K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 1.38M 1m59s\n 29750K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 1.19M 1m59s\n 29800K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 1.22M 1m59s\n 29850K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 1.22M 1m58s\n 29900K .......... 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50850K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.26M 78s\n 50900K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.29M 78s\n 50950K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.21M 78s\n 51000K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.32M 77s\n 51050K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.07M 77s\n 51100K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.48M 77s\n 51150K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.30M 77s\n 51200K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.19M 77s\n 51250K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.27M 77s\n 51300K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.35M 77s\n 51350K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.25M 77s\n 51400K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.23M 77s\n 51450K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.12M 77s\n 51500K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.50M 77s\n 51550K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.22M 77s\n 51600K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.24M 76s\n 51650K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.29M 76s\n 51700K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.11M 76s\n 51750K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.46M 76s\n 51800K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.26M 76s\n 51850K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.27M 76s\n 51900K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.25M 76s\n 51950K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.26M 76s\n 52000K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.26M 76s\n 52050K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.25M 76s\n 52100K .......... .......... .......... 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.......... .......... .......... .......... 44% 1.33M 75s\n 52800K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.16M 75s\n 52850K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.42M 74s\n 52900K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.21M 74s\n 52950K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.16M 74s\n 53000K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.37M 74s\n 53050K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.05M 74s\n 53100K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.65M 74s\n 53150K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.24M 74s\n 53200K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.26M 74s\n 53250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.13M 74s\n 53300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.34M 74s\n 53350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.33M 74s\n 53400K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.23M 74s\n 53450K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.21M 73s\n 53500K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.05M 73s\n 53550K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.74M 73s\n 53600K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.23M 73s\n 53650K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 984K 73s\n 53700K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.57M 73s\n 53750K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.42M 73s\n 53800K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.25M 73s\n 53850K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.23M 73s\n 53900K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.30M 73s\n 53950K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 802K 73s\n 54000K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 3.24M 73s\n 54050K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.19M 73s\n 54100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.27M 72s\n 54150K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.08M 72s\n 54200K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.56M 72s\n 54250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.01M 72s\n 54300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.67M 72s\n 54350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.26M 72s\n 54400K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.26M 72s\n 54450K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.16M 72s\n 54500K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.22M 72s\n 54550K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 883K 72s\n 54600K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.64M 72s\n 54650K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 90.2K 72s\n 54700K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 36.9M 72s\n 54750K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 282M 72s\n 54800K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 14.0M 72s\n 54850K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 21.6M 72s\n 54900K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 375M 72s\n 54950K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 418M 72s\n 55000K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 426M 71s\n 55050K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 328M 71s\n 55100K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 497M 71s\n 55150K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 506M 71s\n 55200K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.24M 71s\n 55250K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 431K 71s\n 55300K .......... .......... .......... 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49% 1.44M 69s\n 58550K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.24M 68s\n 58600K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.16M 68s\n 58650K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.30M 68s\n 58700K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.01M 68s\n 58750K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.74M 68s\n 58800K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.28M 68s\n 58850K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.25M 68s\n 58900K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.12M 68s\n 58950K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.50M 68s\n 59000K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.25M 68s\n 59050K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.24M 68s\n 59100K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.24M 68s\n 59150K .......... .......... .......... 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1.28M 58s\n 66200K .......... .......... .......... .......... .......... 55% 1.26M 57s\n 66250K .......... .......... .......... .......... .......... 55% 1.06M 57s\n 66300K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.53M 57s\n 66350K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.28M 57s\n 66400K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.25M 57s\n 66450K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.23M 57s\n 66500K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.27M 57s\n 66550K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.31M 57s\n 66600K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.09M 57s\n 66650K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.42M 57s\n 66700K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.08M 57s\n 66750K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 1.57M 57s\n 66800K .......... .......... .......... .......... 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.......... .......... .......... 57% 1.23M 56s\n 67500K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.24M 56s\n 67550K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.27M 56s\n 67600K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.02M 56s\n 67650K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.64M 56s\n 67700K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 917K 55s\n 67750K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 2.13M 55s\n 67800K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.14M 55s\n 67850K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.41M 55s\n 67900K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.26M 55s\n 67950K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.23M 55s\n 68000K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.26M 55s\n 68050K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 1.30M 55s\n 68100K 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.......... 85% 1.37M 18s\n100650K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.16M 18s\n100700K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.37M 17s\n100750K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.24M 17s\n100800K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.27M 17s\n100850K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.21M 17s\n100900K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.06M 17s\n100950K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.58M 17s\n101000K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.28M 17s\n101050K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.25M 17s\n101100K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.14M 17s\n101150K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1015K 17s\n101200K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.97M 17s\n101250K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.33M 17s\n101300K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.16M 17s\n101350K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.07M 17s\n101400K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.74M 17s\n101450K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.14M 17s\n101500K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.37M 17s\n101550K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.11M 17s\n101600K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1001K 17s\n101650K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.94M 17s\n101700K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.36M 16s\n101750K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 1.22M 16s\n101800K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.01M 16s\n101850K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.76M 16s\n101900K 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16s\n102550K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.27M 16s\n102600K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.25M 16s\n102650K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.11M 15s\n102700K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1006K 15s\n102750K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 2.08M 15s\n102800K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.27M 15s\n102850K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.24M 15s\n102900K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1023K 15s\n102950K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 1.75M 15s\n103000K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 1.19M 15s\n103050K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 1.32M 15s\n103100K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 1.10M 15s\n103150K .......... .......... .......... .......... 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.......... 89% 1.19M 12s\n105750K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.21M 12s\n105800K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1013K 12s\n105850K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 2.12M 12s\n105900K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.17M 12s\n105950K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.29M 12s\n106000K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.01M 12s\n106050K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.82M 12s\n106100K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.20M 12s\n106150K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.30M 12s\n106200K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.00M 12s\n106250K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.67M 12s\n106300K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 1.19M 12s\n106350K .......... .......... 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.......... 20% 1.17M 92s\n 22350K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1015K 92s\n 22400K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 499K 92s\n 22450K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1004K 92s\n 22500K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.95M 91s\n 22550K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.24M 91s\n 22600K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.28M 91s\n 22650K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 512K 91s\n 22700K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.97M 91s\n 22750K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.71M 91s\n 22800K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1.04M 91s\n 22850K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 1014K 91s\n 22900K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 984K 91s\n 22950K .......... .......... .......... 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.......... .......... .......... .......... 41% 823K 63s\n 46150K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.13M 63s\n 46200K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.33M 63s\n 46250K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.12M 63s\n 46300K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 982K 63s\n 46350K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1008K 63s\n 46400K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1017K 63s\n 46450K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.94M 63s\n 46500K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.16M 63s\n 46550K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.09M 63s\n 46600K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 803K 63s\n 46650K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.34M 63s\n 46700K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 959K 63s\n 46750K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.30M 63s\n 46800K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 989K 63s\n 46850K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.48M 62s\n 46900K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 752K 62s\n 46950K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.46M 62s\n 47000K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.32M 62s\n 47050K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.05M 62s\n 47100K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.47M 62s\n 47150K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 999K 62s\n 47200K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 838K 62s\n 47250K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.21M 62s\n 47300K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1004K 62s\n 47350K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 2.10M 62s\n 47400K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 877K 62s\n 47450K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 718K 62s\n 47500K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.86M 62s\n 47550K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.23M 62s\n 47600K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.01M 62s\n 47650K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 770K 62s\n 47700K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 1.33M 62s\n 47750K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.10M 62s\n 47800K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.23M 61s\n 47850K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 998K 61s\n 47900K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 956K 61s\n 47950K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 457K 61s\n 48000K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 6.17M 61s\n 48050K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 5.35M 61s\n 48100K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.41M 61s\n 48150K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 577K 61s\n 48200K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 431K 61s\n 48250K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.11M 61s\n 48300K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.23M 61s\n 48350K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.51M 61s\n 48400K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 697K 61s\n 48450K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 703K 61s\n 48500K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 1.14M 61s\n 48550K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 3.16M 61s\n 48600K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 564K 61s\n 48650K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 4.38M 61s\n 48700K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 2.72M 61s\n 48750K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 478K 61s\n 48800K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 2.18M 61s\n 48850K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.28M 61s\n 48900K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.19M 60s\n 48950K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.13M 60s\n 49000K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1015K 60s\n 49050K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.16M 60s\n 49100K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.27M 60s\n 49150K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.19M 60s\n 49200K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.02M 60s\n 49250K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.64M 60s\n 49300K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.30M 60s\n 49350K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.26M 60s\n 49400K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1022K 60s\n 49450K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.08M 60s\n 49500K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.25M 60s\n 49550K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.25M 60s\n 49600K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.24M 60s\n 49650K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 998K 60s\n 49700K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.82M 59s\n 49750K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.21M 59s\n 49800K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.31M 59s\n 49850K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.07M 59s\n 49900K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.58M 59s\n 49950K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.24M 59s\n 50000K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.22M 59s\n 50050K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.22M 59s\n 50100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1018K 59s\n 50150K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.87M 59s\n 50200K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.28M 59s\n 50250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.28M 59s\n 50300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.02M 59s\n 50350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.57M 59s\n 50400K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.31M 59s\n 50450K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.22M 59s\n 50500K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.19M 59s\n 50550K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 995K 58s\n 50600K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.06M 58s\n 50650K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.17M 58s\n 50700K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.08M 58s\n 50750K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.17M 58s\n 50800K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.86M 58s\n 50850K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.27M 58s\n 50900K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.16M 58s\n 50950K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.19M 58s\n 51000K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 992K 58s\n 51050K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.32M 58s\n 51100K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.25M 58s\n 51150K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 58s\n 51200K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.01M 58s\n 51250K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.85M 58s\n 51300K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 58s\n 51350K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.34M 58s\n 51400K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.03M 57s\n 51450K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.56M 57s\n 51500K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.27M 57s\n 51550K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.08M 57s\n 51600K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.34M 57s\n 51650K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.02M 57s\n 51700K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.89M 57s\n 51750K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.26M 57s\n 51800K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.28M 57s\n 51850K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.02M 57s\n 51900K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.61M 57s\n 51950K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.27M 57s\n 52000K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 57s\n 52050K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.22M 57s\n 52100K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1006K 57s\n 52150K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.07M 57s\n 52200K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.26M 57s\n 52250K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.25M 56s\n 52300K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.00M 56s\n 52350K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1003K 56s\n 52400K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.50M 56s\n 52450K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.30M 56s\n 52500K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.10M 56s\n 52550K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 767K 56s\n 52600K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.40M 56s\n 52650K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 4.89M 56s\n 52700K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.25M 56s\n 52750K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 984K 56s\n 52800K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.85M 56s\n 52850K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.28M 56s\n 52900K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.26M 56s\n 52950K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.04M 56s\n 53000K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1004K 56s\n 53050K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.61M 56s\n 53100K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.16M 55s\n 53150K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.22M 55s\n 53200K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 933K 55s\n 53250K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.38M 55s\n 53300K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.25M 55s\n 53350K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.26M 55s\n 53400K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.03M 55s\n 53450K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.68M 55s\n 53500K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.23M 55s\n 53550K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.25M 55s\n 53600K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.14M 55s\n 53650K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1004K 55s\n 53700K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 2.15M 55s\n 53750K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.23M 55s\n 53800K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.26M 55s\n 53850K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.01M 55s\n 53900K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.75M 55s\n 53950K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.21M 54s\n 54000K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.24M 54s\n 54050K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.16M 54s\n 54100K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1004K 54s\n 54150K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 2.05M 54s\n 54200K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.18M 54s\n 54250K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.41M 54s\n 54300K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1000K 54s\n 54350K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.77M 54s\n 54400K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.16M 54s\n 54450K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.40M 54s\n 54500K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.08M 54s\n 54550K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 994K 54s\n 54600K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.77M 54s\n 54650K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.26M 54s\n 54700K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.45M 54s\n 54750K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 811K 54s\n 54800K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.86M 54s\n 54850K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.33M 53s\n 54900K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.28M 53s\n 54950K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.04M 53s\n 55000K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1014K 53s\n 55050K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.30M 53s\n 55100K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.29M 53s\n 55150K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.18M 53s\n 55200K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 991K 53s\n 55250K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.07M 53s\n 55300K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.23M 53s\n 55350K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.21M 53s\n 55400K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.06M 53s\n 55450K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.66M 53s\n 55500K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.22M 53s\n 55550K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.27M 53s\n 55600K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.15M 53s\n 55650K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 978K 53s\n 55700K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.02M 53s\n 55750K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.28M 52s\n 55800K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.29M 52s\n 55850K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1024K 52s\n 55900K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.61M 52s\n 55950K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.31M 52s\n 56000K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.20M 52s\n 56050K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.18M 52s\n 56100K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 999K 52s\n 56150K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.07M 52s\n 56200K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.27M 52s\n 56250K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 737K 52s\n 56300K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.45M 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.......... 51% 1.00M 51s\n 57000K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.68M 51s\n 57050K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.25M 51s\n 57100K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.28M 51s\n 57150K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 532K 51s\n 57200K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 65.4M 51s\n 57250K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 2.17M 51s\n 57300K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.25M 51s\n 57350K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.26M 51s\n 57400K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 510K 51s\n 57450K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 4.74M 51s\n 57500K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 5.89M 51s\n 57550K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.24M 50s\n 57600K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.11M 50s\n 57650K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1019K 50s\n 57700K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1004K 50s\n 57750K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 3.62M 50s\n 57800K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.26M 50s\n 57850K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 519K 50s\n 57900K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 12.5M 50s\n 57950K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 3.72M 50s\n 58000K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.10M 50s\n 58050K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.24M 50s\n 58100K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1007K 50s\n 58150K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.95M 50s\n 58200K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.38M 50s\n 58250K .......... 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58900K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.28M 49s\n 58950K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.03M 49s\n 59000K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 997K 49s\n 59050K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.97M 49s\n 59100K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.51M 49s\n 59150K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.14M 49s\n 59200K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1001K 49s\n 59250K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 2.02M 49s\n 59300K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.26M 49s\n 59350K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.27M 48s\n 59400K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.01M 48s\n 59450K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.65M 48s\n 59500K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.26M 48s\n 59550K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 592K 48s\n 59600K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 21.3M 48s\n 59650K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.08M 48s\n 59700K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.94M 48s\n 59750K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.34M 48s\n 59800K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.22M 48s\n 59850K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1005K 48s\n 59900K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 1.76M 48s\n 59950K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 1.20M 48s\n 60000K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 937K 48s\n 60050K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 1.75M 48s\n 60100K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 1022K 48s\n 60150K .......... .......... .......... .......... 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.......... 69% 1007K 31s\n 76850K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 995K 31s\n 76900K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 2.79M 31s\n 76950K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 1.29M 31s\n 77000K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 434K 31s\n 77050K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 62.7M 31s\n 77100K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 631K 31s\n 77150K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 227K 31s\n 77200K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 633K 31s\n 77250K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 460K 31s\n 77300K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 520K 31s\n 77350K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 1.07M 31s\n 77400K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 1010K 30s\n 77450K .......... .......... .......... 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1.15M 92s\n 78650K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1006K 92s\n 78700K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 2.13M 92s\n 78750K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1.28M 92s\n 78800K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1.16M 92s\n 78850K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1.04M 92s\n 78900K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 990K 92s\n 78950K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 2.79M 92s\n 79000K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1.22M 92s\n 79050K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 1.15M 92s\n 79100K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 993K 92s\n 79150K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 2.09M 92s\n 79200K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.20M 92s\n 79250K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.26M 92s\n 79300K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.04M 92s\n 79350K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1003K 92s\n 79400K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 2.30M 91s\n 79450K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.31M 91s\n 79500K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.12M 91s\n 79550K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.02M 91s\n 79600K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.90M 91s\n 79650K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.27M 91s\n 79700K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.25M 91s\n 79750K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 1.04M 91s\n 79800K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 974K 91s\n 79850K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 2.54M 91s\n 79900K .......... .......... 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44% 7.48M 86s\n 85700K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.06M 86s\n 85750K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.14M 86s\n 85800K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.63M 86s\n 85850K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.31M 86s\n 85900K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.05M 86s\n 85950K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.03M 86s\n 86000K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.97M 86s\n 86050K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.25M 86s\n 86100K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.31M 86s\n 86150K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1022K 86s\n 86200K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 999K 86s\n 86250K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.43M 86s\n 86300K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.21M 86s\n 86350K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.23M 86s\n 86400K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 751K 86s\n 86450K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 5.82M 86s\n 86500K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.00M 86s\n 86550K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.08M 86s\n 86600K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.46M 85s\n 86650K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.01M 85s\n 86700K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.39M 85s\n 86750K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.30M 85s\n 86800K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 1.17M 85s\n 86850K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1009K 85s\n 86900K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1004K 85s\n 86950K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 3.43M 85s\n 87000K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.19M 85s\n 87050K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.06M 85s\n 87100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.01M 85s\n 87150K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.92M 85s\n 87200K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.35M 85s\n 87250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.25M 85s\n 87300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1002K 85s\n 87350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1001K 85s\n 87400K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.72M 85s\n 87450K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.15M 85s\n 87500K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.23M 85s\n 87550K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1001K 85s\n 87600K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.11M 85s\n 87650K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.13M 85s\n 87700K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.41M 85s\n 87750K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1009K 85s\n 87800K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1012K 84s\n 87850K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.26M 84s\n 87900K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.36M 84s\n 87950K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.13M 84s\n 88000K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 953K 84s\n 88050K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.11M 84s\n 88100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.18M 84s\n 88150K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.38M 84s\n 88200K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.04M 84s\n 88250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 996K 84s\n 88300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.37M 84s\n 88350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.33M 84s\n 88400K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.14M 84s\n 88450K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1014K 84s\n 88500K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 999K 84s\n 88550K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 3.39M 84s\n 88600K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.23M 84s\n 88650K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1.05M 84s\n 88700K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 1002K 84s\n 88750K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 2.26M 84s\n 88800K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 84s\n 88850K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.24M 84s\n 88900K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.03M 84s\n 88950K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1001K 84s\n 89000K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.78M 83s\n 89050K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.31M 83s\n 89100K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.07M 83s\n 89150K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1009K 83s\n 89200K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.15M 83s\n 89250K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.24M 83s\n 89300K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.27M 83s\n 89350K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 748K 83s\n 89400K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.47M 83s\n 89450K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.97M 83s\n 89500K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 83s\n 89550K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.15M 83s\n 89600K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 759K 83s\n 89650K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 5.34M 83s\n 89700K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.17M 83s\n 89750K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.30M 83s\n 89800K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.07M 83s\n 89850K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1011K 83s\n 89900K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.36M 83s\n 89950K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 617K 83s\n 90000K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 27.3M 83s\n 90050K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 711K 83s\n 90100K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 23.7M 83s\n 90150K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.19M 83s\n 90200K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.25M 82s\n 90250K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 994K 82s\n 90300K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.10M 82s\n 90350K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.44M 82s\n 90400K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.13M 82s\n 90450K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.31M 82s\n 90500K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1012K 82s\n 90550K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 966K 82s\n 90600K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 2.88M 82s\n 90650K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 1.33M 82s\n 90700K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.06M 82s\n 90750K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1006K 82s\n 90800K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.18M 82s\n 90850K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.31M 82s\n 90900K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.21M 82s\n 90950K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 911K 82s\n 91000K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.09M 82s\n 91050K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.92M 82s\n 91100K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 925K 82s\n 91150K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.68M 82s\n 91200K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1004K 82s\n 91250K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1002K 82s\n 91300K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 3.69M 82s\n 91350K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.27M 82s\n 91400K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1012K 81s\n 91450K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.00M 81s\n 91500K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.57M 81s\n 91550K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.04M 81s\n 91600K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.41M 81s\n 91650K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1006K 81s\n 91700K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.94M 81s\n 91750K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.25M 81s\n 91800K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.27M 81s\n 91850K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.03M 81s\n 91900K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1003K 81s\n 91950K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.38M 81s\n 92000K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.20M 81s\n 92050K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.24M 81s\n 92100K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 669K 81s\n 92150K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1012K 81s\n 92200K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 39.4M 81s\n 92250K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.65M 81s\n 92300K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.07M 81s\n 92350K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.00M 81s\n 92400K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 2.22M 81s\n 92450K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.30M 81s\n 92500K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.19M 81s\n 92550K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1005K 81s\n 92600K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 998K 81s\n 92650K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 3.18M 80s\n 92700K .......... .......... .......... 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.......... .......... .......... .......... .......... 48% 2.44M 79s\n 94050K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.18M 79s\n 94100K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.35M 79s\n 94150K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 977K 79s\n 94200K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.00M 79s\n 94250K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 3.16M 79s\n 94300K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.22M 79s\n 94350K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 848K 79s\n 94400K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.37M 79s\n 94450K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 2.34M 79s\n 94500K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.13M 79s\n 94550K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.10M 79s\n 94600K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.20M 79s\n 94650K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 999K 79s\n 94700K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.92M 79s\n 94750K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.23M 79s\n 94800K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.11M 79s\n 94850K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1007K 79s\n 94900K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.22M 79s\n 94950K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.23M 79s\n 95000K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 549K 79s\n 95050K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 114M 78s\n 95100K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.04M 78s\n 95150K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.33M 78s\n 95200K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.33M 78s\n 95250K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.10M 78s\n 95300K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.03M 78s\n 95350K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.91M 78s\n 95400K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.24M 78s\n 95450K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.19M 78s\n 95500K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.11M 78s\n 95550K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 989K 78s\n 95600K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.61M 78s\n 95650K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.12M 78s\n 95700K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 928K 78s\n 95750K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.44M 78s\n 95800K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.88M 78s\n 95850K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.22M 78s\n 95900K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.21M 78s\n 95950K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.12M 78s\n 96000K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 998K 78s\n 96050K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.25M 78s\n 96100K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.15M 78s\n 96150K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 584K 78s\n 96200K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 29.1M 78s\n 96250K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.02M 78s\n 96300K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 2.77M 77s\n 96350K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 868K 77s\n 96400K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 1.92M 77s\n 96450K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 977K 77s\n 96500K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.23M 77s\n 96550K .......... .......... .......... 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.......... .......... .......... 50% 465M 77s\n 97250K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.36M 77s\n 97300K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.09M 77s\n 97350K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 988K 77s\n 97400K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.26M 77s\n 97450K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.18M 77s\n 97500K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 513K 77s\n 97550K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 36.3M 76s\n 97600K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.30M 76s\n 97650K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.71M 76s\n 97700K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.21M 76s\n 97750K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.17M 76s\n 97800K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 982K 76s\n 97850K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.00M 76s\n 97900K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 3.49M 76s\n 97950K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.23M 76s\n 98000K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.03M 76s\n 98050K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1020K 76s\n 98100K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 2.61M 76s\n 98150K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.10M 76s\n 98200K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1.30M 76s\n 98250K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 1017K 76s\n 98300K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 996K 76s\n 98350K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 3.39M 76s\n 98400K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 546K 76s\n 98450K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 31.6M 76s\n 98500K 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75s\n 99150K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 26.3M 75s\n 99200K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.17M 75s\n 99250K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 2.16M 75s\n 99300K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 584K 75s\n 99350K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 6.32M 75s\n 99400K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.44M 75s\n 99450K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 492K 75s\n 99500K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 22.4M 75s\n 99550K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 14.4M 75s\n 99600K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 1.13M 75s\n 99650K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 504K 75s\n 99700K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 20.4M 75s\n 99750K .......... .......... .......... .......... .......... 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.......... .......... 52% 3.04M 74s\n100450K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 895K 74s\n100500K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 540K 74s\n100550K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.51M 74s\n100600K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 15.9M 74s\n100650K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 3.76M 74s\n100700K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 567K 74s\n100750K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 12.0M 74s\n100800K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 543K 74s\n100850K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 57.6M 74s\n100900K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 3.98M 74s\n100950K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1.29M 74s\n101000K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 1011K 74s\n101050K .......... .......... 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62s\n115150K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1003K 62s\n115200K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1008K 62s\n115250K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 2.65M 62s\n115300K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1.29M 62s\n115350K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1.10M 62s\n115400K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1017K 62s\n115450K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 2.08M 62s\n115500K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1.34M 62s\n115550K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1.21M 62s\n115600K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1002K 62s\n115650K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1006K 62s\n115700K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 2.73M 62s\n115750K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 1.31M 62s\n115800K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.08M 62s\n115850K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 994K 62s\n115900K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 2.06M 61s\n115950K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.28M 61s\n116000K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.18M 61s\n116050K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.02M 61s\n116100K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1012K 61s\n116150K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 2.41M 61s\n116200K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.39M 61s\n116250K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1.11M 61s\n116300K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1008K 61s\n116350K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 1011K 61s\n116400K .......... .......... 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62% 993K 58s\n120900K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1002K 57s\n120950K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 2.96M 57s\n121000K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1.20M 57s\n121050K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 533K 57s\n121100K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 160M 57s\n121150K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 2.23M 57s\n121200K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1.25M 57s\n121250K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1.25M 57s\n121300K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1020K 57s\n121350K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1004K 57s\n121400K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 2.76M 57s\n121450K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 1.22M 57s\n121500K .......... .......... .......... .......... 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.......... 4% 1.24M 3m0s\n 9500K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.25M 3m0s\n 9550K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 885K 3m0s\n 9600K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 2.30M 2m59s\n 9650K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.22M 2m59s\n 9700K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.24M 2m59s\n 9750K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.21M 2m59s\n 9800K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.31M 2m59s\n 9850K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.22M 2m58s\n 9900K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.27M 2m58s\n 9950K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.28M 2m58s\n 10000K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.18M 2m58s\n 10050K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 1.31M 2m58s\n 10100K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.22M 2m57s\n 10150K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.28M 2m57s\n 10200K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.27M 2m57s\n 10250K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.23M 2m57s\n 10300K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.23M 2m57s\n 10350K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 763K 2m57s\n 10400K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 3.08M 2m56s\n 10450K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.38M 2m56s\n 10500K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.25M 2m56s\n 10550K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.24M 2m56s\n 10600K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.28M 2m56s\n 10650K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.27M 2m55s\n 10700K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.21M 2m55s\n 10750K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.23M 2m55s\n 10800K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.21M 2m55s\n 10850K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.33M 2m55s\n 10900K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.28M 2m55s\n 10950K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.18M 2m55s\n 11000K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.29M 2m54s\n 11050K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.29M 2m54s\n 11100K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.23M 2m54s\n 11150K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 1.22M 2m54s\n 11200K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 126K 3m0s\n 11250K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 9.51M 2m59s\n 11300K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 16.6M 2m58s\n 11350K .......... .......... .......... .......... 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.......... 6% 1.47M 2m49s\n 13300K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.25M 2m49s\n 13350K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.22M 2m49s\n 13400K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.27M 2m49s\n 13450K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.28M 2m49s\n 13500K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.24M 2m49s\n 13550K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 931K 2m49s\n 13600K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.93M 2m48s\n 13650K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.13M 2m48s\n 13700K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.44M 2m48s\n 13750K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.22M 2m48s\n 13800K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.20M 2m48s\n 13850K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.32M 2m48s\n 13900K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.22M 2m48s\n 13950K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.29M 2m47s\n 14000K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.25M 2m47s\n 14050K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.17M 2m47s\n 14100K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 1.22M 2m47s\n 14150K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.37M 2m47s\n 14200K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.18M 2m47s\n 14250K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.30M 2m47s\n 14300K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.25M 2m47s\n 14350K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.27M 2m47s\n 14400K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.23M 2m46s\n 14450K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.27M 2m46s\n 14500K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 1.26M 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.......... 8% 1.25M 2m42s\n 16450K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.28M 2m42s\n 16500K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.26M 2m42s\n 16550K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.22M 2m42s\n 16600K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.22M 2m42s\n 16650K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.30M 2m42s\n 16700K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.19M 2m42s\n 16750K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.25M 2m42s\n 16800K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.27M 2m42s\n 16850K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1011K 2m42s\n 16900K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.75M 2m41s\n 16950K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.20M 2m41s\n 17000K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 1.26M 2m41s\n 17050K .......... 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.......... .......... .......... .......... 10% 1.31M 2m36s\n 20250K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.26M 2m36s\n 20300K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.23M 2m36s\n 20350K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.27M 2m36s\n 20400K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.25M 2m36s\n 20450K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.24M 2m35s\n 20500K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.17M 2m35s\n 20550K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.39M 2m35s\n 20600K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.22M 2m35s\n 20650K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.23M 2m35s\n 20700K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.25M 2m35s\n 20750K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 1.30M 2m35s\n 20800K .......... .......... .......... .......... 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86s\n 96850K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.23M 86s\n 96900K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.25M 86s\n 96950K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.26M 86s\n 97000K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.23M 85s\n 97050K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 1.26M 85s\n 97100K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.24M 85s\n 97150K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.23M 85s\n 97200K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.02M 85s\n 97250K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.49M 85s\n 97300K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.16M 85s\n 97350K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 1.49M 85s\n 97400K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 935K 85s\n 97450K .......... .......... .......... .......... 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Our source dataset resides [here](http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html), and includes details about flights in the US from the years 1987-2008. We have also enriched the data with [weather information](http://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/datasets/), where we find daily temperatures (min/max), wind speed, snow conditions and precipitation. \n\nWe will build a supervised learning model to predict flight delays for flights leaving O'Hare International airport (ORD). We will use the year 2007 data to build the model, and test its validity using data from 2008.\n\n# Pre-processing with Hadoop and Spark\n\n[Apache Spark](https://spark.apache.org/)'s basic data abstraction is that of an RDD (resilient distributed dataset), which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel across your Hadoop cluster. \n\nSpark's API (available in Scala, Python or Java) supports a variety of transformations such as map() and flatMap(), filter(), join(), and others to create and manipulate RDDs. For a full description of the API please check the [Spark API programming guide]( http://spark.apache.org/docs/1.1.0/programming-guide.html). \n\nSimilar to the Scikit-learn demo, in our first iteration we generate the following features for each flight:\n* **month**: winter months should have more delays than summer months\n* **day of month**: this is likely not a very predictive variable, but let's keep it in anyway\n* **day of week**: weekend vs. weekday\n* **hour of the day**: later hours tend to have more delays\n* **Distance**: interesting to see if this variable is a good predictor of delay\n* **Days from nearest holiday**: number of days from the nearest US holiday\n\nWe will use Spark RDDs to perform the same pre-processing, transforming the raw flight delay dataset into the two feature matrices: data_2007 (our training set) and data_2008 (our test set).\n\nThe case class *DelayRec* that encapsulates a flight delay record represents the feature vector, and its methods do most of the heavy lifting: \n1. to_date() is a helper method to convert year/month/day to a string\n1. gen_features(row) takes a row of inputs and generates a key/value tuple where the key is the date string (output of *to_date*) and the value is the feature value. 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Data Science with Hadoop - Predicting airline delays - Spark and ML-Lib

Introduction

In this demo, we demonstrate how to build a predictive model with Hadoop, this time we'll use Apache Spark and ML-Lib.

We will show how to use Apache Spark via its Scala API to generate our feature matrix and also use ML-Lib (Spark's machine learning library) to build and evaluate our classification models.

Recall from part 1 that we are constructing a predictive model for flight delays. Our source dataset resides here, and includes details about flights in the US from the years 1987-2008. We have also enriched the data with weather information, where we find daily temperatures (min/max), wind speed, snow conditions and precipitation.

We will build a supervised learning model to predict flight delays for flights leaving O'Hare International airport (ORD). We will use the year 2007 data to build the model, and test its validity using data from 2008.

Pre-processing with Hadoop and Spark

Apache Spark's basic data abstraction is that of an RDD (resilient distributed dataset), which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel across your Hadoop cluster.

Spark's API (available in Scala, Python or Java) supports a variety of transformations such as map() and flatMap(), filter(), join(), and others to create and manipulate RDDs. For a full description of the API please check the Spark API programming guide.

Similar to the Scikit-learn demo, in our first iteration we generate the following features for each flight:

month: winter months should have more delays than summer months
day of month: this is likely not a very predictive variable, but let's keep it in anyway
day of week: weekend vs. weekday
hour of the day: later hours tend to have more delays
Distance: interesting to see if this variable is a good predictor of delay
Days from nearest holiday: number of days from the nearest US holiday

We will use Spark RDDs to perform the same pre-processing, transforming the raw flight delay dataset into the two feature matrices: data_2007 (our training set) and data_2008 (our test set).

The case class DelayRec that encapsulates a flight delay record represents the feature vector, and its methods do most of the heavy lifting:

to_date() is a helper method to convert year/month/day to a string
gen_features(row) takes a row of inputs and generates a key/value tuple where the key is the date string (output of to_date) and the value is the feature value. We don't use the key in this iteraion, but we will use it in the second iteration to join with the weather data.
the get_hour() method extracts the 2-digit hour portion of the departure time
The days_from_nearest_holiday() method computes the minimum distance (in days) of the provided year/month/date from any holiday in the list holidays.

With DelayRec in place, our processing takes on the following steps (in the function prepFlightDelays):

We read the raw input file with Spark's SparkContext.textFile method, resulting in an RDD
Each row is parsed with CSVReader into fields, and populated into a DelayRec object
We then perform a sequence of RDD transformations on the input RDD to make sure we only have rows that correspond to flights that did not get cancelled and originated from ORD.

Finally, we use the gen_features method to generate the final feature vector per row, as a set of doubles.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:41:44+0000","dateStarted":"2016-01-26T06:58:06+0000","dateFinished":"2016-01-26T06:58:07+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3202"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.rdd._\nimport scala.collection.JavaConverters._\nimport au.com.bytecode.opencsv.CSVReader\n\nimport java.io._\nimport org.joda.time._\nimport org.joda.time.format._\nimport org.joda.time.format.DateTimeFormat\nimport org.joda.time.DateTime\nimport org.joda.time.Days\n\n\ncase class DelayRec(year: String,\n month: String,\n dayOfMonth: String,\n dayOfWeek: String,\n crsDepTime: String,\n depDelay: String,\n origin: String,\n distance: String,\n cancelled: String) {\n\n val holidays = List(\"01/01/2007\", \"01/15/2007\", \"02/19/2007\", \"05/28/2007\", \"06/07/2007\", \"07/04/2007\",\n \"09/03/2007\", \"10/08/2007\" ,\"11/11/2007\", \"11/22/2007\", \"12/25/2007\",\n \"01/01/2008\", \"01/21/2008\", \"02/18/2008\", \"05/22/2008\", \"05/26/2008\", \"07/04/2008\",\n \"09/01/2008\", \"10/13/2008\" ,\"11/11/2008\", \"11/27/2008\", \"12/25/2008\")\n\n def gen_features: (String, Array[Double]) = {\n val values = Array(\n depDelay.toDouble,\n month.toDouble,\n dayOfMonth.toDouble,\n dayOfWeek.toDouble,\n get_hour(crsDepTime).toDouble,\n distance.toDouble,\n days_from_nearest_holiday(year.toInt, month.toInt, dayOfMonth.toInt)\n )\n new Tuple2(to_date(year.toInt, month.toInt, dayOfMonth.toInt), values)\n }\n\n def get_hour(depTime: String) : String = \"%04d\".format(depTime.toInt).take(2)\n def to_date(year: Int, month: Int, day: Int) = \"%04d%02d%02d\".format(year, month, day)\n\n def days_from_nearest_holiday(year:Int, month:Int, day:Int): Int = {\n val sampleDate = new DateTime(year, month, day, 0, 0)\n\n holidays.foldLeft(3000) { (r, c) =>\n val holiday = DateTimeFormat.forPattern(\"MM/dd/yyyy\").parseDateTime(c)\n val distance = Math.abs(Days.daysBetween(holiday, sampleDate).getDays)\n math.min(r, distance)\n }\n }\n }\n\n// function to do a preprocessing step for a given file\ndef prepFlightDelays(infile: String): RDD[DelayRec] = {\n val data = sc.textFile(infile)\n\n data.map { line =>\n val reader = new CSVReader(new StringReader(line))\n reader.readAll().asScala.toList.map(rec => DelayRec(rec(0),rec(1),rec(2),rec(3),rec(5),rec(15),rec(16),rec(18),rec(21)))\n }.map(list => list(0))\n .filter(rec => rec.year != \"Year\")\n .filter(rec => rec.cancelled == \"0\")\n .filter(rec => rec.origin == \"ORD\")\n}\n\nval data_2007tmp = prepFlightDelays(\"/tmp/airflightsdelays/flights_2007.csv.bz2\")\nval data_2007 = data_2007tmp.map(rec => rec.gen_features._2)\nval data_2008 = prepFlightDelays(\"/tmp/airflightsdelays/flights_2008.csv.bz2\").map(rec => rec.gen_features._2)\n\ndata_2007tmp.toDF().registerTempTable(\"data_2007tmp\")\n\ndata_2007.take(5).map(x => x mkString \",\").foreach(println)","dateUpdated":"2016-01-28T02:30:04+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806329440_-894892047","id":"20160126-110529_1047309575","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.rdd._\nimport scala.collection.JavaConverters._\nimport au.com.bytecode.opencsv.CSVReader\nimport java.io._\nimport org.joda.time._\nimport org.joda.time.format._\nimport org.joda.time.format.DateTimeFormat\nimport org.joda.time.DateTime\nimport org.joda.time.Days\ndefined class DelayRec\nprepFlightDelays: (infile: String)org.apache.spark.rdd.RDD[DelayRec]\ndata_2007tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[DelayRec] = MapPartitionsRDD[6] at filter at :55\ndata_2007: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]] = MapPartitionsRDD[7] at map at :48\ndata_2008: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]] = MapPartitionsRDD[15] at map at :46\n-8.0,1.0,25.0,4.0,11.0,719.0,10.0\n41.0,1.0,28.0,7.0,15.0,925.0,13.0\n45.0,1.0,29.0,1.0,20.0,316.0,14.0\n-9.0,1.0,17.0,3.0,19.0,719.0,2.0\n180.0,1.0,12.0,5.0,17.0,316.0,3.0\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:05:29+0000","dateStarted":"2016-01-28T02:30:04+0000","dateFinished":"2016-01-28T02:34:23+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3203"},{"text":"%md\n\n##Lets explore data using SQL and visualizations","dateUpdated":"2016-01-26T06:59:55+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453833417973_-1867465277","id":"20160126-183657_824042363","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Lets explore data using SQL and visualizations

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Modeling with Spark and ML-Lib\n\nWith the data_2007 dataset (which we'll use for training) and the data_2008 dataset (which we'll use for validation) as RDDs, we now build a predictive model using Spark's [ML-Lib](http://spark.apache.org/docs/1.1.0/mllib-guide.html) machine learning library.\n\nML-Lib is Spark’s scalable machine learning library, which includes various learning algorithms and utilities, including classification, regression, clustering, collaborative filtering, dimensionality reduction, and others. \n\nIf you compare ML-Lib to Scikit-learn, at the moment ML-Lib lacks a few important algorithms like Random Forest or Gradient Boosted Trees. Having said that, we see a strong pace of innovation from the ML-Lib community and expect more algorithms and other features to be added soon (for example, Random Forest is being actively [worked on](https://github.com/apache/spark/pull/2435), and will likely be available in the next release).\n\nTo use ML-Lib's machine learning algorithms, first we parse our feature matrices into RDDs of *LabeledPoint* objects (for both the training and test datasets). *LabeledPoint* is ML-Lib's abstraction for a feature vector accompanied by a label. We consider flight delays of 15 minutes or more as \"delays\" and mark it with a label of 1.0, and under 15 minutes as \"non-delay\" and mark it with a label of 0.0. \n\nWe also use ML-Lib's *StandardScaler* class to normalize our feature values for both training and validation sets. 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Modeling with Spark and ML-Lib

With the data_2007 dataset (which we'll use for training) and the data_2008 dataset (which we'll use for validation) as RDDs, we now build a predictive model using Spark's ML-Lib machine learning library.

ML-Lib is Spark’s scalable machine learning library, which includes various learning algorithms and utilities, including classification, regression, clustering, collaborative filtering, dimensionality reduction, and others.

If you compare ML-Lib to Scikit-learn, at the moment ML-Lib lacks a few important algorithms like Random Forest or Gradient Boosted Trees. Having said that, we see a strong pace of innovation from the ML-Lib community and expect more algorithms and other features to be added soon (for example, Random Forest is being actively worked on, and will likely be available in the next release).

To use ML-Lib's machine learning algorithms, first we parse our feature matrices into RDDs of LabeledPoint objects (for both the training and test datasets). LabeledPoint is ML-Lib's abstraction for a feature vector accompanied by a label. We consider flight delays of 15 minutes or more as “delays” and mark it with a label of 1.0, and under 15 minutes as “non-delay” and mark it with a label of 0.0.

We also use ML-Lib's StandardScaler class to normalize our feature values for both training and validation sets. This is important because of ML-Lib's use of Stochastic Gradient Descent, which is known to perform best if feature vectors are normalized.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:43:35+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:43:54+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:43:54+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3207"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors\nimport org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler\n\ndef parseData(vals: Array[Double]): LabeledPoint = {\n LabeledPoint(if (vals(0)>=15) 1.0 else 0.0, Vectors.dense(vals.drop(1)))\n}\n\n// Prepare training set\nval parsedTrainData = data_2007.map(parseData)\nparsedTrainData.cache\nval scaler = new StandardScaler(withMean = true, withStd = true).fit(parsedTrainData.map(x => x.features))\nval scaledTrainData = parsedTrainData.map(x => LabeledPoint(x.label, scaler.transform(Vectors.dense(x.features.toArray))))\nscaledTrainData.cache\n\n// Prepare test/validation set\nval parsedTestData = data_2008.map(parseData)\nparsedTestData.cache\nval scaledTestData = parsedTestData.map(x => LabeledPoint(x.label, scaler.transform(Vectors.dense(x.features.toArray))))\nscaledTestData.cache\n\nscaledTrainData.take(3).map(x => (x.label, x.features)).foreach(println)","dateUpdated":"2016-01-28T03:15:56+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806769475_-1419256657","id":"20160126-111249_801843407","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors\nimport org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler\nparseData: (vals: Array[Double])org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nparsedTrainData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[31] at map at :57\nres16: parsedTrainData.type = MapPartitionsRDD[31] at map at :57\nscaler: org.apache.spark.mllib.feature.StandardScalerModel = org.apache.spark.mllib.feature.StandardScalerModel@389605dd\nscaledTrainData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[34] at map at :59\nres17: scaledTrainData.type = MapPartitionsRDD[34] at map at :59\nparsedTestData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[35] at map at :55\nres20: parsedTestData.type = MapPartitionsRDD[35] at map at :55\nscaledTestData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[36] at map at :63\nres21: scaledTestData.type = MapPartitionsRDD[36] at map at :63\n(0.0,[-1.6160463330366575,1.0549272994666263,0.032170263537363505,-0.5189244175441295,0.03408393342430758,-0.28016830994662073])\n(1.0,[-1.6160463330366575,1.3961052168540613,1.5354307758475592,0.36243209841210283,0.43165511884343594,-0.02327388743731743])\n(1.0,[-1.6160463330366575,1.5098311893165395,-1.4710902487728321,1.4641277433573934,-0.743688822516997,0.062357586732450336])\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:12:49+0000","dateStarted":"2016-01-28T03:15:56+0000","dateFinished":"2016-01-28T03:23:27+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3208"},{"text":"%md\nNote that we use the RDD *cache* method to ensure that these computed RDDs (parsedTrainData, scaledTrainData, parsedTestData and scaledTestData) are cached in memory by Spark and not re-computed with each iteration of stochastic gradient descent.\n\nWe also the *Metrics* class for evaluation of classification metrics: precision, recall, accuracy and the F1-measure","dateUpdated":"2016-01-26T01:44:12+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453815847791_843676709","id":"20160126-134407_893276678","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Note that we use the RDD cache method to ensure that these computed RDDs (parsedTrainData, scaledTrainData, parsedTestData and scaledTestData) are cached in memory by Spark and not re-computed with each iteration of stochastic gradient descent.

We also the Metrics class for evaluation of classification metrics: precision, recall, accuracy and the F1-measure

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:44:07+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:44:11+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:44:11+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3209"},{"text":"%spark\n\n// Function to compute evaluation metrics\ndef eval_metrics(labelsAndPreds: RDD[(Double, Double)]) : Tuple2[Array[Double], Array[Double]] = {\n val tp = labelsAndPreds.filter(r => r._1==1 && r._2==1).count.toDouble\n val tn = labelsAndPreds.filter(r => r._1==0 && r._2==0).count.toDouble\n val fp = labelsAndPreds.filter(r => r._1==1 && r._2==0).count.toDouble\n val fn = labelsAndPreds.filter(r => r._1==0 && r._2==1).count.toDouble\n\n val precision = tp / (tp+fp)\n val recall = tp / (tp+fn)\n val F_measure = 2*precision*recall / (precision+recall)\n val accuracy = (tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)\n new Tuple2(Array(tp, tn, fp, fn), Array(precision, recall, F_measure, accuracy))\n}\n\nimport org.apache.spark.rdd._\nimport org.apache.spark.rdd.RDD\n\nclass Metrics(labelsAndPreds: RDD[(Double, Double)]) extends java.io.Serializable {\n\n private def filterCount(lftBnd:Int,rtBnd:Int):Double = labelsAndPreds\n .map(x => (x._1.toInt, x._2.toInt))\n .filter(_ == (lftBnd,rtBnd)).count()\n\n lazy val tp = filterCount(1,1) // true positives\n lazy val tn = filterCount(0,0) // true negatives\n lazy val fp = filterCount(0,1) // false positives\n lazy val fn = filterCount(1,0) // false negatives\n\n lazy val precision = tp / (tp+fp)\n lazy val recall = tp / (tp+fn)\n lazy val F1 = 2*precision*recall / (precision+recall)\n lazy val accuracy = (tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)\n}","dateUpdated":"2016-01-28T03:47:49+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806783573_-1125461739","id":"20160126-111303_373848071","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"eval_metrics: (labelsAndPreds: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)])(Array[Double], Array[Double])\nimport org.apache.spark.rdd._\nimport org.apache.spark.rdd.RDD\ndefined class Metrics\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:13:03+0000","dateStarted":"2016-01-28T03:47:49+0000","dateFinished":"2016-01-28T03:47:54+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3210"},{"text":"%md\n\nML-Lib supports a few algorithms for supervised learning, among those are Linear Regression and Logistic Regression, Naive Bayes, Decision Tree, SVM, Random Forest and Gradient Boosted Trees. We will demonstrate the use of Logistic Regression, Decision Tree and Random Forest.\n\nLet's see how to build these models with ML-Lib:","dateUpdated":"2016-01-26T01:55:43+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":false,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453815855273_-2135049276","id":"20160126-134415_537440182","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

ML-Lib supports a few algorithms for supervised learning, among those are Linear Regression and Logistic Regression, Naive Bayes, Decision Tree, SVM, Random Forest and Gradient Boosted Trees. We will demonstrate the use of Logistic Regression, Decision Tree and Random Forest.

Let's see how to build these models with ML-Lib:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:44:15+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:44:26+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:44:26+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3211"},{"text":"%spark \n\nimport org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD\n\n// Build the Logistic Regression model\nval model_lr = LogisticRegressionWithSGD.train(scaledTrainData, numIterations=100)\n\n// Predict\nval labelsAndPreds_lr = scaledTestData.map { point =>\n val pred = model_lr.predict(point.features)\n (pred, point.label)\n}\nval m_lr = eval_metrics(labelsAndPreds_lr)._2\nprintln(\"precision = %.2f, recall = %.2f, F1 = %.2f, accuracy = %.2f\".format(m_lr(0), m_lr(1), m_lr(2), m_lr(3)))\n","dateUpdated":"2016-01-28T03:47:57+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806804858_-1669481360","id":"20160126-111324_1100040136","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD\nmodel_lr: org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel = org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel: intercept = 0.0, numFeatures = 6, numClasses = 2, threshold = 0.5\nlabelsAndPreds_lr: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)] = MapPartitionsRDD[240] at map at :80\nm_lr: Array[Double] = Array(0.37364831953239164, 0.643027788256004, 0.4726505337420478, 0.5916261593057585)\nprecision = 0.37, recall = 0.64, F1 = 0.47, accuracy = 0.59\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:13:24+0000","dateStarted":"2016-01-28T03:47:57+0000","dateFinished":"2016-01-28T03:56:35+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3212"},{"text":"%md\n\nLet's inspect the feature weights from this model:","dateUpdated":"2016-01-26T01:46:26+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453815973399_1218638320","id":"20160126-134613_233099598","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Let's inspect the feature weights from this model:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:46:13+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:46:24+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:46:25+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3213"},{"text":"println(model_lr.weights)","dateUpdated":"2016-01-28T03:57:34+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453815995596_1785773523","id":"20160126-134635_1124548361","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"[-0.05853381854183226,0.006414916916192362,-0.03848401341104848,0.41060777495363165,0.05420780154644833,-0.0013592202581950504]\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:46:35+0000","dateStarted":"2016-01-28T03:57:34+0000","dateFinished":"2016-01-28T03:57:36+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3214"},{"text":"%md\nWe have built a model using Logistic Regression with SGD using 100 iterations, and then used it to predict flight delays over the validation set to measure performance: precision, recall, F1 and accuracy. \n\nNext, let's try the Support Vector Machine:","dateUpdated":"2016-01-26T01:56:48+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453816001347_-1902814182","id":"20160126-134641_1463115936","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

We have built a model using Logistic Regression with SGD using 100 iterations, and then used it to predict flight delays over the validation set to measure performance: precision, recall, F1 and accuracy.

Next, let's try the Support Vector Machine:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:46:41+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:56:00+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:56:00+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3215"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD\n\n// Build the SVM model\nval svmAlg = new SVMWithSGD()\nsvmAlg.optimizer.setNumIterations(100)\n .setRegParam(1.0)\n .setStepSize(1.0)\nval model_svm = svmAlg.run(scaledTrainData)\n\n// Predict\nval labelsAndPreds_svm = scaledTestData.map { point =>\n val pred = model_svm.predict(point.features)\n (pred, point.label)\n}\nval m_svm = eval_metrics(labelsAndPreds_svm)._2\nprintln(\"precision = %.2f, recall = %.2f, F1 = %.2f, accuracy = %.2f\".format(m_svm(0), m_svm(1), m_svm(2), m_svm(3)))","dateUpdated":"2016-01-28T03:57:42+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806830510_999198308","id":"20160126-111350_883085981","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD\nsvmAlg: org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD = org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD@5c7af3d2\nres48: svmAlg.optimizer.type = org.apache.spark.mllib.optimization.GradientDescent@2a805d12\nmodel_svm: org.apache.spark.mllib.classification.SVMModel = org.apache.spark.mllib.classification.SVMModel: intercept = 0.0, numFeatures = 6, numClasses = 2, threshold = 0.0\nlabelsAndPreds_svm: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)] = MapPartitionsRDD[448] at map at :83\nm_svm: Array[Double] = Array(0.37355395035508465, 0.6432059181021836, 0.47262312184568234, 0.5914681060447917)\nprecision = 0.37, recall = 0.64, F1 = 0.47, accuracy = 0.59\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:13:50+0000","dateStarted":"2016-01-28T03:57:42+0000","dateFinished":"2016-01-28T03:58:36+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3216"},{"text":"%md\n\nNext, let's try a Decision Tree model:\n","dateUpdated":"2016-01-28T11:47:43+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453816045377_-1631541016","id":"20160126-134725_425762042","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Next, let's try a Decision Tree model:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:47:25+0000","dateStarted":"2016-01-28T11:47:45+0000","dateFinished":"2016-01-28T11:47:56+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3217"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree\n\n// Build the Decision Tree model\nval numClasses = 2\nval categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()\nval impurity = \"gini\"\nval maxDepth = 10\nval maxBins = 100\nval model_dt = DecisionTree.trainClassifier(parsedTrainData, numClasses, categoricalFeaturesInfo, impurity, maxDepth, maxBins)\n\n// Predict\nval labelsAndPreds_dt = parsedTestData.map { point =>\n val pred = model_dt.predict(point.features)\n (pred, point.label)\n}\nval m_dt = eval_metrics(labelsAndPreds_dt)._2\nprintln(\"precision = %.2f, recall = %.2f, F1 = %.2f, accuracy = %.2f\".format(m_dt(0), m_dt(1), m_dt(2), m_dt(3)))","dateUpdated":"2016-01-28T04:04:07+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806849360_-1435710560","id":"20160126-111409_574051782","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree\nnumClasses: Int = 2\ncategoricalFeaturesInfo: scala.collection.immutable.Map[Int,Int] = Map()\nimpurity: String = gini\nmaxDepth: Int = 10\nmaxBins: Int = 100\nmodel_dt: org.apache.spark.mllib.tree.model.DecisionTreeModel = DecisionTreeModel classifier of depth 10 with 1851 nodes\nlabelsAndPreds_dt: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)] = MapPartitionsRDD[526] at map at :88\nm_dt: Array[Double] = Array(0.4071279332792292, 0.24705561842491303, 0.30750771116864145, 0.6833179256255032)\nprecision = 0.41, recall = 0.25, F1 = 0.31, accuracy = 0.68\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:14:09+0000","dateStarted":"2016-01-28T04:04:07+0000","dateFinished":"2016-01-28T04:04:28+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3218"},{"text":"%md\n\nFinally, let's try the new Random Forest implementation. A Random Forest is an ensemble method that uses Decision Trees as the underlying \"weak\" classifier. Let's see how it works with Spark:\n\n","dateUpdated":"2016-01-26T02:53:43+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453806869515_-1951258761","id":"20160126-111429_978527957","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Finally, let's try the new Random Forest implementation. A Random Forest is an ensemble method that uses Decision Trees as the underlying “weak” classifier. Let's see how it works with Spark:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:14:29+0000","dateStarted":"2016-01-26T01:56:36+0000","dateFinished":"2016-01-26T01:56:37+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3219"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest\nimport org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Strategy\n\nval treeStrategy = Strategy.defaultStrategy(\"Classification\")\nval numTrees = 100 \nval featureSubsetStrategy = \"auto\" // Let the algorithm choose\nval model_rf = RandomForest.trainClassifier(parsedTrainData, treeStrategy, numTrees, featureSubsetStrategy, seed = 123)\n\n// Predict\nval labelsAndPreds_rf = parsedTestData.map { point =>\n val pred = model_rf.predict(point.features)\n (point.label, pred)\n}\nval m_rf = new Metrics(labelsAndPreds_rf)\nprintln(\"precision = %.2f, recall = %.2f, F1 = %.2f, accuracy = %.2f\"\n .format(m_rf.precision, m_rf.recall, m_rf.F1, m_rf.accuracy))","dateUpdated":"2016-01-28T04:04:33+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453807165952_-475317653","id":"20160126-111925_1859203454","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest\nimport org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Strategy\ntreeStrategy: org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Strategy = org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Strategy@375a1c99\nnumTrees: Int = 100\nfeatureSubsetStrategy: String = auto\nmodel_rf: org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel = \nTreeEnsembleModel classifier with 100 trees\n\nlabelsAndPreds_rf: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)] = MapPartitionsRDD[565] at map at :86\nm_rf: Metrics = $iwC$$iwC$Metrics@72985228\nprecision = 0.48, recall = 0.14, F1 = 0.22, accuracy = 0.71\n"},"dateCreated":"2016-01-26T11:19:25+0000","dateStarted":"2016-01-28T04:04:33+0000","dateFinished":"2016-01-28T04:20:23+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3220"},{"text":"%md \n\nNote that overall accuracy of decision tree is higher than logistic regression, and Random Forest has the highest accuracy overall. ","dateUpdated":"2016-01-26T04:54:29+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453816644165_-1825949769","id":"20160126-135724_211958092","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Note that overall accuracy of decision tree is higher than logistic regression, and Random Forest has the highest accuracy overall.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T01:57:24+0000","dateStarted":"2016-01-26T04:54:27+0000","dateFinished":"2016-01-26T04:54:28+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3221"},{"text":"%md \n\n## Building a richer model with flight delays, weather data using Apache Spark and ML-Lib\n\nAnother common path to improve accuracy is by bringing in new types of data - enriching our dataset - and generating more features, thus achieving better predictive performance overall for our model. Our idea is to layer-in weather data. We can get this data from a publicly available dataset here: http://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/datasets/\n\nWe will look at daily temperatures (min/max), wind speed, snow conditions and precipitation in the flight origin airport (ORD). Clearly, weather conditions in the destination airport also affect delays, but for simplicity of this demo we just include weather at the origin (ORD).\n\nTo accomplish this with Apache Spark, we rewrite our previous *preprocess_spark* function to extract the same base features from the flight delay dataset, and also join those with five variables from the weather datasets: minimum and maximum temperature for the day, precipitation, snow and wind speed. Let's see how this is accomplished.","dateUpdated":"2016-01-26T04:57:07+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453820656966_-36936379","id":"20160126-150416_1572405220","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Building a richer model with flight delays, weather data using Apache Spark and ML-Lib

Another common path to improve accuracy is by bringing in new types of data - enriching our dataset - and generating more features, thus achieving better predictive performance overall for our model. Our idea is to layer-in weather data. We can get this data from a publicly available dataset here: http://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/datasets/

We will look at daily temperatures (min/max), wind speed, snow conditions and precipitation in the flight origin airport (ORD). Clearly, weather conditions in the destination airport also affect delays, but for simplicity of this demo we just include weather at the origin (ORD).

To accomplish this with Apache Spark, we rewrite our previous preprocess_spark function to extract the same base features from the flight delay dataset, and also join those with five variables from the weather datasets: minimum and maximum temperature for the day, precipitation, snow and wind speed. Let's see how this is accomplished.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T03:04:16+0000","dateStarted":"2016-01-26T04:57:04+0000","dateFinished":"2016-01-26T04:57:05+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3222"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.SparkContext._\nimport scala.collection.JavaConverters._\nimport au.com.bytecode.opencsv.CSVReader\nimport java.io._\n\n// function to do a preprocessing step for a given file\n\ndef preprocess_spark(delay_file: String, weather_file: String): RDD[Array[Double]] = { \n // Read wether data\n val delayRecs = prepFlightDelays(delay_file).map{ rec => \n val features = rec.gen_features\n (features._1, features._2)\n }\n\n // Read weather data into RDDs\n val station_inx = 0\n val date_inx = 1\n val metric_inx = 2\n val value_inx = 3\n\n def filterMap(wdata:RDD[Array[String]], metric:String):RDD[(String,Double)] = {\n wdata.filter(vals => vals(metric_inx) == metric).map(vals => (vals(date_inx), vals(value_inx).toDouble))\n }\n\n val wdata = sc.textFile(weather_file).map(line => line.split(\",\"))\n .filter(vals => vals(station_inx) == \"USW00094846\")\n val w_tmin = filterMap(wdata,\"TMIN\")\n val w_tmax = filterMap(wdata,\"TMAX\")\n val w_prcp = filterMap(wdata,\"PRCP\")\n val w_snow = filterMap(wdata,\"SNOW\")\n val w_awnd = filterMap(wdata,\"AWND\")\n\n delayRecs.join(w_tmin).map(vals => (vals._1, vals._2._1 ++ Array(vals._2._2)))\n .join(w_tmax).map(vals => (vals._1, vals._2._1 ++ Array(vals._2._2)))\n .join(w_prcp).map(vals => (vals._1, vals._2._1 ++ Array(vals._2._2)))\n .join(w_snow).map(vals => (vals._1, vals._2._1 ++ Array(vals._2._2)))\n .join(w_awnd).map(vals => vals._2._1 ++ Array(vals._2._2))\n}\n\nval data_2007 = preprocess_spark(\"/tmp/airflightsdelays/flights_2007.csv.bz2\", \"/tmp/airflightsdelays/weather_2007.csv.gz\")\nval data_2008 = preprocess_spark(\"/tmp/airflightsdelays/flights_2008.csv.bz2\", \"/tmp/airflightsdelays/weather_2008.csv.gz\")\n\ndata_2007.take(5).map(x => x mkString \",\").foreach(println)","dateUpdated":"2016-01-28T07:53:15+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827271404_1914194739","id":"20160126-165431_1775141609","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.SparkContext._\nimport scala.collection.JavaConverters._\nimport au.com.bytecode.opencsv.CSVReader\nimport java.io._\npreprocess_spark: (delay_file: String, weather_file: String)org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]]\ndata_2007: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]] = MapPartitionsRDD[699] at map at :116\ndata_2008: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]] = MapPartitionsRDD[741] at map at :116\n11.0,3.0,6.0,2.0,17.0,316.0,15.0,-89.0,-44.0,13.0,18.0,41.0\n0.0,3.0,6.0,2.0,15.0,316.0,15.0,-89.0,-44.0,13.0,18.0,41.0\n6.0,3.0,6.0,2.0,20.0,316.0,15.0,-89.0,-44.0,13.0,18.0,41.0\n-8.0,3.0,6.0,2.0,12.0,316.0,15.0,-89.0,-44.0,13.0,18.0,41.0\n-5.0,3.0,6.0,2.0,6.0,316.0,15.0,-89.0,-44.0,13.0,18.0,41.0\n"},"dateCreated":"2016-01-26T04:54:31+0000","dateStarted":"2016-01-28T07:53:15+0000","dateFinished":"2016-01-28T08:01:47+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3223"},{"text":"%md\n\nNote that the minimum and maximum temparature variables from the weather dataset are measured here in Celsius and multiplied by 10. So for example -139.0 would translate into -13.9 Celsius.","dateUpdated":"2016-01-26T05:36:31+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827681772_1637897935","id":"20160126-170121_101244359","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Note that the minimum and maximum temparature variables from the weather dataset are measured here in Celsius and multiplied by 10. So for example -139.0 would translate into -13.9 Celsius.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:01:21+0000","dateStarted":"2016-01-26T05:36:31+0000","dateFinished":"2016-01-26T05:36:33+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3224"},{"text":"%md \n\n## Modeling with weather data\n\nWe are going to repeat the previous models of Logist Regression, decision tree and Random Forest with our enriched feature set. As before, we create an RDD of *LabeledPoint* objects, and normalize our dataset with ML-Lib's *StandardScaler*:","dateUpdated":"2016-01-26T05:37:00+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827694629_-1995069745","id":"20160126-170134_1079378135","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Modeling with weather data

We are going to repeat the previous models of Logist Regression, decision tree and Random Forest with our enriched feature set. As before, we create an RDD of LabeledPoint objects, and normalize our dataset with ML-Lib's StandardScaler:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:01:34+0000","dateStarted":"2016-01-26T05:36:59+0000","dateFinished":"2016-01-26T05:36:59+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3225"},{"text":"%spark \n\nimport org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors\nimport org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler\n\ndef parseData(vals: Array[Double]): LabeledPoint = {\n LabeledPoint(if (vals(0)>=15) 1.0 else 0.0, Vectors.dense(vals.drop(1)))\n}\n\n// Prepare training set\nval parsedTrainData = data_2007.map(parseData)\nval scaler = new StandardScaler(withMean = true, withStd = true).fit(parsedTrainData.map(x => x.features))\nval scaledTrainData = parsedTrainData.map(x => LabeledPoint(x.label, scaler.transform(Vectors.dense(x.features.toArray))))\nparsedTrainData.cache\nscaledTrainData.cache\n\n// Prepare test/validation set\nval parsedTestData = data_2008.map(parseData)\nval scaledTestData = parsedTestData.map(x => LabeledPoint(x.label, scaler.transform(Vectors.dense(x.features.toArray))))\nparsedTestData.cache\nscaledTestData.cache\n\nscaledTrainData.take(5).map(x => (x.label, x.features)).foreach(println)","dateUpdated":"2016-01-28T08:27:13+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827692372_-2060492383","id":"20160126-170132_96277418","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors\nimport org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler\nparseData: (vals: Array[Double])org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint\nparsedTrainData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[742] at map at :95\nscaler: org.apache.spark.mllib.feature.StandardScalerModel = org.apache.spark.mllib.feature.StandardScalerModel@7594d9c8\nscaledTrainData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[745] at map at :97\nres94: parsedTrainData.type = MapPartitionsRDD[742] at map at :95\nres95: scaledTrainData.type = MapPartitionsRDD[745] at map at :97\nparsedTestData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[746] at map at :95\nscaledTestData: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = MapPartitionsRDD[747] at map at :101\nres98: parsedTestData.type = MapPartitionsRDD[746] at map at :95\nres99: scaledTestData.type = MapPartitionsRDD[747] at map at :101\n(0.0,[-1.0285856770091566,-1.1058661773204774,-0.9700034113360962,0.8031103563902108,-0.7436888225169941,0.1479890609021955,-1.3873224055392581,-1.6191426633980643,-0.1582510329438679,1.215059192050622,-0.1918840438556857])\n(0.0,[-1.0285856770091566,-1.1058661773204774,-0.9700034113360962,0.36243209841209567,-0.7436888225169941,0.1479890609021955,-1.3873224055392581,-1.6191426633980643,-0.1582510329438679,1.215059192050622,-0.1918840438556857])\n(0.0,[-1.0285856770091566,-1.1058661773204774,-0.9700034113360962,1.4641277433573834,-0.7436888225169941,0.1479890609021955,-1.3873224055392581,-1.6191426633980643,-0.1582510329438679,1.215059192050622,-0.1918840438556857])\n(0.0,[-1.0285856770091566,-1.1058661773204774,-0.9700034113360962,-0.298585288555077,-0.7436888225169941,0.1479890609021955,-1.3873224055392581,-1.6191426633980643,-0.1582510329438679,1.215059192050622,-0.1918840438556857])\n(0.0,[-1.0285856770091566,-1.1058661773204774,-0.9700034113360962,-1.6206200624894223,-0.7436888225169941,0.1479890609021955,-1.3873224055392581,-1.6191426633980643,-0.1582510329438679,1.215059192050622,-0.1918840438556857])\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:01:32+0000","dateStarted":"2016-01-28T08:27:13+0000","dateFinished":"2016-01-28T08:27:32+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3226"},{"text":"%md\nNext, let's build a Logistic Regression model using this enriched feature matrix:","dateUpdated":"2016-01-26T05:37:38+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827689714_1584249272","id":"20160126-170129_806893289","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Next, let's build a Logistic Regression model using this enriched feature matrix:

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:01:29+0000","dateStarted":"2016-01-26T05:37:37+0000","dateFinished":"2016-01-26T05:37:37+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3227"},{"text":"%spark\n\nimport org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD\n\n// Build the Logistic Regression model\nval model_lr = LogisticRegressionWithSGD.train(scaledTrainData, numIterations=100)\n\n// Predict\nval labelsAndPreds_lr = scaledTestData.map { point =>\n val pred = model_lr.predict(point.features)\n (point.label, pred)\n}\nval m_lr = new Metrics(labelsAndPreds_lr)\nprintln(\"precision = %.2f, recall = %.2f, F1 = %.2f, accuracy = %.2f\"\n .format(m_lr.precision, m_lr.recall, m_lr.F1, m_lr.accuracy))","dateUpdated":"2016-01-28T08:29:25+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827753089_271009331","id":"20160126-170233_386400294","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD\nmodel_lr: org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel = org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel: intercept = 0.0, numFeatures = 11, numClasses = 2, threshold = 0.5\nlabelsAndPreds_lr: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)] = MapPartitionsRDD[951] at map at :110\nm_lr: Metrics = $iwC$$iwC$Metrics@3348429\nprecision = 0.40, recall = 0.68, F1 = 0.50, accuracy = 0.62\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:02:33+0000","dateStarted":"2016-01-28T08:29:25+0000","dateFinished":"2016-01-28T08:42:57+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3228"},{"text":"%spark\n\nprintln(model_lr.weights)","dateUpdated":"2016-01-28T08:46:47+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/scala","enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827751288_-1677590606","id":"20160126-170231_229886921","result":{"code":"SUCCESS","type":"TEXT","msg":"[-0.002368446456521908,0.016891943836667523,-0.020679886362162527,0.4317699266403685,0.048776796693604754,0.010757280271082676,0.03890852680729882,-0.16241489291367472,0.28799143349675205,0.24616290912691458,0.15172847369007816]\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:02:31+0000","dateStarted":"2016-01-28T08:46:47+0000","dateFinished":"2016-01-28T08:46:48+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3229"},{"text":"%md\n\nNow let's try the decision tree:","dateUpdated":"2016-01-26T05:45:49+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827749521_1622800783","id":"20160126-170229_1313948736","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Now let's try the decision tree:

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And finally, let's try the Random Forest model:

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As expected, the improved feature set increased the accuracy of our model for both SVM and Decision Tree models.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:03:56+0000","dateStarted":"2016-01-26T05:04:23+0000","dateFinished":"2016-01-26T05:04:25+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3234"},{"text":"%md \n\n## Summary\n\nIn this IPython notebook we have demonstrated how to build a predictive model in Scala with Apache Hadoop, Apache Spark and its machine learning library: ML-Lib. \n\nWe have used Apache Spark on our HDP cluster to perform various types of data pre-processing and feature engineering tasks. We then applied a few ML-Lib machine learning algorithms such as support vector machines and decision tree to the resulting datasets and showed how through iterations we continuously add new and improved features resulting in better model performance.","dateUpdated":"2016-01-26T05:57:21+0000","config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"editorMode":"ace/mode/markdown","editorHide":true,"enabled":true},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453827834237_-1740583801","id":"20160126-170354_1443133917","result":{"code":"SUCCESS","type":"HTML","msg":"

Summary

In this IPython notebook we have demonstrated how to build a predictive model in Scala with Apache Hadoop, Apache Spark and its machine learning library: ML-Lib.

We have used Apache Spark on our HDP cluster to perform various types of data pre-processing and feature engineering tasks. We then applied a few ML-Lib machine learning algorithms such as support vector machines and decision tree to the resulting datasets and showed how through iterations we continuously add new and improved features resulting in better model performance.

\n"},"dateCreated":"2016-01-26T05:03:54+0000","dateStarted":"2016-01-26T05:57:21+0000","dateFinished":"2016-01-26T05:57:23+0000","status":"FINISHED","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3235"},{"config":{"colWidth":12,"graph":{"mode":"table","height":300,"optionOpen":false,"keys":[],"values":[],"groups":[],"scatter":{}},"enabled":true,"editorMode":"ace/mode/scala"},"settings":{"params":{},"forms":{}},"jobName":"paragraph_1453831482516_267580823","id":"20160126-180442_1308451960","dateCreated":"2016-01-26T06:04:42+0000","status":"READY","progressUpdateIntervalMs":500,"$$hashKey":"object:3236"}],"name":"Demos / Spark / ML / Predicting Airline Delays","id":"2BB5CUPUW","angularObjects":{},"config":{"looknfeel":"default"},"info":{}}