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...
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...
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...
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 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 ...
ApacheSpark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置,统计,优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持SparkAPI和Python等NumPy库,也可以使用Hadoop数据源。 在执行效率上性能也明显优于MapReduce。 一、核心功能: ML提供的算法包括: ...
二、Sparkmllib中的基本数据类型(DataType) 1.Local Vector(向量) 这里给出一个向量示例: (1,6,0,0,0,0,7,1,0,0,1,0) 引入下面的包: import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector,Vectors} (1)Dense Vector(稠密向量) 稠密向量将原封不动的将上面的向量保存下来 ...
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Spark MLlib 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 ...
6.1.1.5进入spark shell命令行后,导入spark mllib中的本地向量相关包 scala>import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} 1. 6.1.1.6利用dense方法创建稠密向量(1.0, 0.0, 3.0) scala>val dv: Vector = Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0) ...
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 ...