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...
DataFrame:MLlib的数据使用Spark SQL中的DataFrame结构来存储,即用户的数据集和模型的输出标签都是以此结构存储,包括Pipeline内部数据的传输都是以此结构存储; Transformer:MLlib将算法模型用Transformer结构来表示,其以一个DataFrame数据作为输入,通过模型计算后转换为一个DataFrame数据; Estimator:Estimator结构也表示一种算法...
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器学习任务的执行。 MLlib的作用是为开发人员和数据科学家提供...
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...
下图是MLlib算法库的核心内容。 在这里我们分析一些Spark中常用的算法: 1) 分类算法 分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、...
基于Spark+SparkMLlib+Debezium打造的简单易用、超高性能大数据治理引擎,适用于批流一体的数据集成和数据分析,支持机器学习算法模型、支持CDC实时数据采集,支持数据质量校验、数据建模、算法建模和OLAP数据分析 sparkhadoopetlsparkmlmllibkettleflinkcdcdebeziumdataxsparkmllibdataworksseatunnel ...
在Spark MLlib模块中,可以看到它的源码主要分为两个包:spark.ml与spark.mllib,我们将前者称为Spark ML API,后者称为SparkMLlib API,有些算法在两个包中都可以找到,如协同过滤,有些算法只有MLlib有,如SVD。除此以外,它们还有一些区别。 一言以蔽之,MLlib与ML之间最大的区别在于,ML基于DataFrame,而MLlib API...
(2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征,结果返回一个向量RDD。 (3)对向量 RDD 调用分类算法(比如逻辑回归);返回一个模型对象,可以使用该对象对新的数据点进行分类。 (4)使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型。
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...