packagecn.itcast.spark;importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vector;importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors;importorg.junit.Test;publicclassSparkMLlib{@TestpublicvoidtestDense(){Vectorvd=Vectors.dense(9,5,2,7);//定义密集型向量doublev=vd.apply(2);//获取下标为2的值System.out.println(v);//...
MLlib从功能上说与Scikit-Learn等机器学习库非常类似,但计算引擎采用的是Spark,即所有计算过程均实现了分布式,这也是它和其他机器学习库最大的不同。但读者在学习MLlib的时候,大可不必关注其分布式细节,这是MLlib组件与其他组件很不一样的地方,这里不用考虑GraphX、Structured Streaming中的关键抽象、分布式计算框架,...
1.1.声明:基于DataFrame的API为首选API基于RDD的API目前处于维护模式. spark2.0开始,基于RDD的API已经进入的维护模式.目前spark首选的机器学习API为DataFrame的API.具体含义是什么? MLlib还会支持和维护spark.mllib包中的RDD API. 但是不再往RDD API中添加新的功能. 在Spark2.0以后的版本中,将继续向DataFrames的API添...
二、mllib和其他竞品 2.1 mllib和Pandas/sklearn 你也许要问Spark提供这些机器学习的库和Python自己的sklearn/pandas有区别吗?实际上Spark的mmlib解决的是一种数据集很大的场景,这时候Spark提供了cluster模式来处理巨大数据集。这时候Pandas可能因为内存不足而无法胜任。 换句话说,如果Spark能将数据集缩减到pandas/skl...
本章主要介绍Spark的机器学习套件MLlib。MLlib从功能上说与Scikit-Learn等机器学习库非常类似,但计算引擎采用的是Spark,即所有计算过程均实现了分布式,这也是它和其他机器学习库最大的不同。但读者在学习MLlib的时候,大可不必关注其分布式细节,这是MLlib组件与其他组件很不一样的地方,这里不用考虑GraphX、Structured...
机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识、新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身。 MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉...
Spark MLlib是Apache Spark的一个子项目,它提供了多种机器学习算法和实用工具,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等。MLlib的设计目标是提供一个可扩展、易用的机器学习库,使得开发者能够轻松地在大数据集上训练和评估机器学习模型。同时,MLlib还提供了与Spark SQL、Spark Streaming等模块的集成,使得开发者能够构建...
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 spark.mllib: 数据类型,算法以及工具 Data types(数据类型) Basic statistics(基础统计) summary ...
Spark机器学习:MLlib,本章主要介绍Spark的机器学习套件MLlib。MLlib从功能上说与Scikit-Learn等机器学习库非常类似,但计算引擎采用的是Spark,即所有计算过程均实现了分布式,这也是它和其他机器学习库最大的不同。但读者在学习MLlib的时候,大可不必关注其分布式细节,
从Spark 2.0开始,Spark机器学习API是基于DataFrame的spark.ml。而之前的基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。 也就是说,Spark ML是Spark MLlib的一种新的API,它主要有以下几个优点: 面向DataFrame,在RDD基础上进一步封装,提供更强大更方便的API Pipeline功能,便于实现复杂的机器学习模型 ...