spark-机器学习算法库_spark算法库

Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势，有以下几点原因：

（1）机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作，这回导致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算，多个步骤计算直接在内存中完成，只有在必要时才会操作磁盘和网络，所以说Spark正是机器学习的理想的平台。

（2）从通信的角度讲，如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，JobTracker和TaskTracker之间由于是通过heartbeat的方式来进行的通信和传递数据，会导致非常慢的执行速度，而Spark具有出色而高效的Akka和Netty通信系统，通信效率极高。

ml和mllib都是Spark中的机器学习库，目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求。

spark.mllib包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的 RDD。

功能：

其目标是使实用的机器学习具有可扩展性和容易性。在高水平上，它提供了以下工具：

ML算法：常用的学习算法࿰