Spark MLlib 是 Apache Spark 生态系统中的一个机器学习库，它提供了简单易用的 API 来构建分布式机器学习应用程序。MLlib 支持多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等。

支持的算法

  • 分类：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
  • 回归：线性回归、岭回归等。
  • 聚类：K-均值、层次聚类等。
  • 协同过滤：内存中的模型、模型基于矩阵分解等。
  • 降维：主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
  • 其他：管道、评估、数据集操作等。

快速开始

要使用 Spark MLlib，首先需要确保你的 Spark 安装正确，并创建一个 SparkContext。以下是一个简单的例子：

val spark = SparkSession.builder.appName("Spark MLlib Example").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext

// 加载数据集
val data = sc.parallelize(Seq((1.0, 1.0), (2.0, 2.0), (3.0, 3.0)))
val lableData = data.map(x => (x._1, x._2, 1.0))

// 创建逻辑回归模型
val lrModel = LogisticRegression.train(lableData, 10)

// 预测
val prediction = lrModel.predict(2.0)

println(s"The prediction of 2.0 is $prediction")

更多关于 Spark MLlib 的使用方法，可以参考我们的 Spark MLlib 教程。

相关资源

Spark MLlib