MLlib

什么是"MLlib"？

Apache Spark MLlib是Apache Spark的可扩展机器学习库，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。它可以与Spark的API和Python的NumPy库（从Spark 0.9开始）以及R库（从Spark 1.5开始）进行互操作。MLlib可以使用任何Hadoop数据源（如HDFS、HBase或本地文件），非常适合与Hadoop工作流集成。

"MLlib"有哪些功能？

1. 提供高质量的机器学习算法，比MapReduce快100倍。
2. 支持迭代计算，能够高效运行迭代算法。
3. 可以在Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、独立模式或云环境中运行，适用于各种数据源。
4. 包含多种机器学习算法和实用工具，如分类、回归、决策树、推荐、聚类、主题建模等。
5. 提供特征转换、模型评估、超参数调优、模型持久化等工作流工具。
6. 支持分布式线性代数和统计分析等实用工具。

应用场景：

1. 大规模数据集的机器学习任务，如分类、回归、聚类等。
2. 推荐系统的构建和优化。
3. 文本分析和主题建模。
4. 大规模数据集的特征转换和模型评估。

"MLlib"如何使用？

下载Spark并阅读MLlib指南，学习如何在集群上部署Spark以及如何在本地运行。可以使用各种数据源，如HDFS、Apache Cassandra、Apache HBase等。参考MLlib指南中的示例代码进行使用。如果有问题，可以在Spark邮件列表上提问。如果希望贡献算法给MLlib，可以阅读如何贡献给Spark并提交补丁。