在大数据项目中，如何使用Hadoop和Spark进行有效的特征抽取，并考虑到实时计算和在线应用的需求？

在大数据处理和特征抽取方面，Hadoop和Spark是两个非常关键的技术平台。首先，Hadoop提供的HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce编程模型能够处理PB级别的数据，适用于大规模的数据存储和批处理计算。在特征抽取过程中，可以利用MapReduce编写自定义作业，进行数据清洗、去重、字段处理以及复杂的统计和聚合操作。而对于需要实时处理的数据流，Spark的流处理功能Spark Streaming则可以用来处理实时数据，支持微批处理模式，能够实现从秒到分钟级别的延迟。

参考资源链接：[大数据时代：算法工程师的进阶之路](https://wenku.csdn.net/doc/2s9jdp7w34?spm=1055.2569.3001.10343)

对于在线应用和实时计算的需求，Spark提供了MLlib机器学习库，支持构建和训练机器学习模型，同时也支持在线学习算法如FTRL（Follow-The-Regularized-Leader）。这样的算法有助于实时更新模型权重，适应在线打分的需求。此外，Spark Streaming可以集成MLlib进行实时特征抽取和模型评估，支持更复杂的实时数据处理需求。

在特征抽取的具体操作中，可以结合业务需求，使用Hadoop和Spark的多种数据处理工具，如Pig、Hive以及Spark SQL进行数据查询和转换。对于深度学习模型的训练，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch结合Spark进行分布式训练，这些框架能够利用Spark的集群资源管理能力，实现高效的模型训练和参数更新。

最后，为了应对实验迭代的需求，可以使用Spark的MLlib或Hadoop生态系统中的工具进行快速原型设计和模型验证。同时，还可以利用Spark的持久化机制，存储模型状态，并在新数据到来时快速加载和更新模型，以适应在线应用的实时性需求。

为了进一步深入学习相关知识和技术，建议参阅《大数据时代：算法工程师的进阶之路》。该文档详细讨论了算法工程师在大数据时代下的成长路径，覆盖了从项目初期到深度学习的多个技术环节，并提供了解决方案和实践指南。

参考资源链接：[大数据时代：算法工程师的进阶之路](https://wenku.csdn.net/doc/2s9jdp7w34?spm=1055.2569.3001.10343)