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...
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...
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: 分类:逻辑回归,原生Bayes算法 回归:线性回归,生存回...
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 ...
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 ...
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...
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...
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...
MLlib的数据类型 Vector:向量(mllib.linalg.Vectors)支持dense和sparse(稠密向量和稀疏向量)。区别在与前者的没一个数值都会存储下来,后者只存储非零数值以节约空间。 LabeledPoint:(mllib.regression)表示带标签的数据点,包含一个特征向量与一个标签,注意,标签要转化成浮点型的,通过StringIndexer转化。