Spark 机器学习库【MLlib】编程指南_spark机器学习

一.机器学习库

MLlib是Spark的机器学习库【ML】。其目标是使实用的机器学习算法变得可扩展且容易使用。在较高级别，它提供了以下工具：

• 机器学习算法：常见的机器学习算法，例如分类，回归，聚类和协同过滤。
• 特征化：特征提取，变换，降维和选择。
• 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具。
• 持久性：保存和加载算法、模型和管道。
• 实用程序：线性代数，统计信息，数据处理等。

二.基于DataFrame的API

基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。

从Spark 2.0开始，软件包中基于RDD的API spark.mllib 已进入维护模式。现在，用于Spark的主要机器学习API是软件包中基于DataFrame的API spark.ml。

这意味着什么？

• MLlib仍将通过错误修复的方式使用spark.mllib支持基于RDD的API 。
• MLlib不会向基于RDD的API添加新功能。
• 在Spark 2.x发行版中，MLlib将向基于DataFrames的API添加功能，以与基于RDD的API达到功能奇偶。

为什么MLlib切换到基于DataFrame的API？

• 与RDD相比，DataFrames提供了更加用户友好的API。DataFrames的许多好处包括Spark数据源、SQL查询、Tungsten和Catalyst优化以及跨语言的统一API。
• 用于MLlib的基于DataFrame的API为ML算法和