大数据分析与机器学习：技术深度与实例解析【上进小菜猪大数据系列】_机器学习 与大数据

上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。

大数据分析与机器学习已成为当今商业决策和科学研究中的关键组成部分。本文将深入探讨大数据技术的背景和原则，并结合实例介绍一些常见的大数据分析和机器学习技术。

随着互联网和计算能力的飞速发展，大数据成为了各行业面临的重要挑战和机遇。通过大数据分析，我们可以挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息，为企业决策提供有力支持。机器学习作为大数据分析的重要工具，可以帮助我们从数据中学习模式、预测趋势和进行智能决策。下面我们将通过技术深度的介绍和代码实例的演示，带领读者深入了解大数据分析与机器学习的关键技术。

一、数据处理与存储

在进行大数据分析之前，我们首先需要解决数据的处理和存储问题。常见的大数据处理框架如Hadoop和Spark可以帮助我们高效地处理大规模数据。下面是一个使用Spark进行数据处理的示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
​
# 创建SparkContext和SparkSession
sc = SparkContext("local", "DataProcessingApp")
spark = SparkSession(sc)
​
# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True)
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# 数据处理
processed_data = data.filter(data["age"] > 18)
​
# 结果展示
proces
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