--- title: 获取软件 description: "机器学习算法加速库软件包的获取方式如表1 软件包获取方式所示。" url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengboostkithistory/2200/bds/kunpengbdssparkml_20_0022.html sourcePath: /source/zh/kunpengboostkithistory/2200/bds/kunpengbdssparkml_20_0022.html indexId: 989cc1ab3e57c57d409bed0b42a5284ef3c0332c5d3a461dbcca52c26bbb40f573 --- # 获取软件 机器学习算法加速库软件包的获取方式如表1 软件包获取方式所示。 **表1 软件包获取方式** | 软件包 | 描述 | 获取方式 | | --- | --- | --- | | BoostKit\-ml\_2.2.0.zip | 压缩包内含有多个算法包，其中boostkit\-xgboost4j\-kernel\-2.11\-2.2.0\-spark2.3.2\-aarch64.jar、boostkit\-xgboost4j\-kernel\-2.11\-2.2.0\-spark2.4.6\-aarch64.jar和libboostkit\_xgboost\_kernel.so为XGBoost算法所需算法包，分别适配Spark 2.3.2和Spark 2.4.6。boostkit\-ml\-kernel\-2.11\-2.2.0\-spark2.3.2\-aarch64.jar、boostkit\-ml\-kernel\-2.11\-2.2.0\-spark2.4.6\-aarch64.jar和boostkit\-ml\-kernel\-2.12\-2.2.0\-spark3.1.1\-aarch64.jar为除XGBoost外的其他机器学习算法所需算法包，分别适配Spark 2.3.2、Spark 2.4.5/Spark 2.4.6和Spark 3.1.1。 说明： Spark 2.4.5与Spark 2.4.6使用同一个版本的JAR包。 | 华为技术支持网站： 企业网：Link(https://support.huawei.com/enterprise/zh/kunpeng\-computing/kunpeng\-boostkit\-pid\-253662285/software/255094599?idAbsPath=fixnode01\|23710424\|251364417\|9856629\|253662285) 运营商网：Link(https://support.huawei.com/carrier/idpRedirect?redirect=https%253A%252F%252Fsupport.huawei.com%252Fcarrier%252Fnavi%253Fcoltype%253Dsoftware%2523col%253Dsoftware%2526from%253Dproduct%2526detailId%253DPBI1\-255094599%2526path%253DPBI1\-21430725%252FPBI1\-21430756%252FPBI1\-21431670%252FPBI1\-251366796%252FPBI1\-253662285) 说明： 当前版本软件包受限商用，用户获取时需要提交申请且审批通过后才能下载使用。 | | boostkit\-xgboost4j\_2.11\-2.2.0.jar | XGBoost算法所需机器学习算法加速库适配包，可由开源适配代码编译而来。 | 编译获得，详情请参见编译代码。 | | boostkit\-xgboost4j\-spark2.3.2\_2.11\-2.2.0.jar | XGBoost算法所需机器学习算法加速库适配包，可由开源适配代码编译而来。 | 编译获得，详情请参见编译代码。 | | boostkit\-ml\-acc\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar | 除XGBoost之外的机器学习算法加速库所需算法适配包，其中boostkit\-ml\-kernel\-client\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar包是应用开发时的依赖库，不需要部署在Spark集群，仅在开发阶段编译时使用。 | 编译获得，详情请参见编译代码。 | | boostkit\-ml\-core\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar | 除XGBoost之外的机器学习算法加速库所需算法适配包，其中boostkit\-ml\-kernel\-client\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar包是应用开发时的依赖库，不需要部署在Spark集群，仅在开发阶段编译时使用。 | 编译获得，详情请参见编译代码。 | | boostkit\-ml\-kernel\-client\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar | 除XGBoost之外的机器学习算法加速库所需算法适配包，其中boostkit\-ml\-kernel\-client\_2.11\-2.2.0\-spark2.3.2.jar包是应用开发时的依赖库，不需要部署在Spark集群，仅在开发阶段编译时使用。 | 编译获得，详情请参见编译代码。 | #### 软件包完整性校验 对于BoostKit-ml_2.2.0.zip，下载软件包后需要校验软件包，确保与网站上的原始软件包一致。 校验方法： 1. 获取软件数字证书和软件。 2. 在如下链接中获取校验工具和校验方法： https://support.huawei.com/enterprise/zh/tool/pgp-verify-TL1000000054(https://support.huawei.com/enterprise/zh/tool/pgp-verify-TL1000000054) 3. 参见上述链接下载的《OpenPGP签名验证指南》进行软件包完整性检查。 #### 获取机器学习算法加速库的核心JAR包 机器学习算法加速库核心JAR包的压缩包BoostKit-ml_2.2.0.zip可在support上获得，获取途径可见获取软件，解压得到boostkit-ml-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar、boostkit-xgboost4j-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar以及libboostkit_xgboost_kernel.so，并放在“/opt/”目录下。 1. 在客户端节点上，以大数据组件的授权用户登录服务器，将机器学习算法加速库核心JAR包的压缩包放置“/opt/”目录下，解压压缩包BoostKit-ml_2.2.0.zip。 1 2 cd /opt/ unzip BoostKit-ml_2.2.0.zip 2. 创建lib目录。 1 mkdir -p /home/test/boostkit/lib 3. 复制boostkit-ml-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar、boostkit-xgboost4j-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar以及libboostkit_xgboost_kernel.so并放入“/home/test/boostkit/lib/”目录下。 1 2 3 4 cd BoostKit-ml_2.2.0 cp boostkit-ml-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar /home/test/boostkit/lib cp boostkit-xgboost4j-kernel-2.11-2.2.0-spark2.3.2-aarch64.jar /home/test/boostkit/lib cp libboostkit_xgboost_kernel.so /home/test/boostkit/lib