MLlib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。 spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道。 MLlib支持的算法库如下: 2 支持的数据类型 MLlib支持的数据类型是比较丰富的,从最基本的Spark数据集RDD到部署在集群中向量和矩阵,并且还支持部署在本地计算机中的本地...
import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans// 加载和解析数据文件val data = sc.textFile("kmeans_data.txt")val parsedData = data.map( _.split(' ').map(_.toDouble))// 设置迭代次数、类簇的个数val numIterations = 20val numClusters = 2// 进行训练val clusters = KMeans.train(parsed...
基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始,软件包中基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。现在,用于Spark的主要机器学习API是软件包中基于DataFrame的API spark.ml。 这意味着什么? MLlib仍将spark.mllib通过错误修复来支持基于RDD的API 。 MLlib不会向基于RDD的API添加新功能。 在Spark 2.x发...
spark-submit --driver-memory 2g examples/src/main/python/mllib/recommendation_example.py 这段代码从数据加载开始,使用ALS训练模型,再使用训练数据集合评估模型的均方误差。最后把模型持久化保存下来。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frompyspark.mllib.recommendationimportALS,MatrixFactorizationMod...
Spark中的机器学习库MLlib是什么?请解释其作用和常用算法。 Spark中的机器学习库MLlib是一个用于大规模数据处理的机器学习库。它提供了一组丰富的机器学习算法和工具,可以用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等任务。MLlib是基于Spark的分布式计算引擎构建的,可以处理大规模数据集,并利用分布式计算的优势来加速机...
Spark MLlib 是一个机器学习库,它基于 Spark 计算框架。Spark 是一个更高级的分布式计算框架,它支持迭代计算和实时计算。Spark MLlib 提供了许多高级的机器学习算法,如随机梯度下降、支持向量机、逻辑回归等。Spark MLlib 的性能远高于 Mahout。 2.2.1 随机梯度下降 ...
从Spark 2.0开始，位于spark.mllib包中的基于RDD的API已进入维护模式。现在，Spark的主要机器学习API是...
Spark中还包含一个提供常见的机器学习(ML)功能的程序库,叫做MLlib。MLlib提供了很多种机器学习算法,包括分类、回归、聚类、协同过滤等。还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。MLib还提供了一些更底层的机器学习原语。包括一个通用的梯度下降优化算法。所有这些方法都被设计为可以在集群上轻松伸缩的架构。
2、Spark MLlib介绍 Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势,有以下几点原因: (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程,机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止,迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架,每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作,这回导致非常大的I/O...
建议使用spark.ml,因为基于DataFrames的API更为通用和灵活。但是,我们还将继续支持spark.mllib包。对于用户来说,可以放心使用,而spark.mllib也将不断添加新功能。然而,开发人员需要注意,如果新的算法适合机器学习管道,那么它应该被放入spark.ml包中,比如:Trapper和Trapper。 下表列出这两个软件包的主要功能。 1 spa...