大数据（8x）机器学习库SparkML

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原创最新推荐文章于 2026-08-03 15:23:14 发布 792 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

文章目录

0、环境配置
1、SparkMLlib简介
2、内置样本（Data sources）
3、回归（Regression）
4、分类（Classification）
5、流水线（Pipelines）
6、Frequent Pattern Mining
7、协同过滤（Collaborative Filtering）
8、聚类（Clustering）
Appendix

0、环境配置

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
    <version>3.0.2</version>
</dependency>

创建Hello.scala并写入外壳代码（复制用）

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Hello {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .master("local[*]").appName("a1").getOrCreate()
    //隐式转换支持
    import spark.implicits._
  }
}

1、SparkMLlib简介

全称：Spark’s machine learning library
译名：Spark的机器学习库

主要功能	简述	详细
ML Algorithms	机器学习算法	分类、回归、聚类、协同过滤
Featurization	特征工程	特征的抽取、转换、选择、降维
Pipelines	管道	tools for constructing, evaluating, and tuning ML Pipelines
Persistence	持久化	保存和加载模型
Utilities	实用工具	线性代数、统计学

补充说明
本攻略Spark版本≥3，建议使用基于DataFrame的APIspark.ml，称作Spark ML

2、内置样本（Data sources）

Spark内置样本在$SPARK_HOME/data
我们去到Linux服务器，把内置样本上传到HDFS，然后可以进入spark-shell来读数据

cd $SPARK_HOME/data/mllib/
hadoop fs -put sample_linear_regression_data.txt /
spark-shell

spark.read.format("libsvm").load("/sample_linear_regression_data.txt").show(5,99)

样本长相

3、回归（Regression）

数据续2

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
// 样本加载
val xy = spark.read.format("libsvm").load("/sample_linear_regression_data.txt")
// 建模
val lr = new LinearRegression().setMaxIter(9).setRegParam(.3).setElasticNetParam(.8)
// 训练
val lrModel = lr.fit(xy)
// 打印系数和截距
print(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")

4、分类（Classification）

下面以文本分类为例

// 创建数据
val label2comment = Map(0 -> "好", 1 -> "中", 2 -> "差")
val sentenceDf = Seq(
  (0, "优秀 好味 精彩 软滑 白嫩 干货 超神 醍醐灌顶 不要不要的"),
  (1, "普通 一般般 无感 中规中矩 乏味 中立 还行 可以可以"),
  (2, "难吃 金玉其外 发货慢 无语 弱鸡 呵呵 水货 渣渣 超鬼"),
).toDF("label", "sentence")

// 特征工程
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer}
// 分词
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("sentence").setOutputCol("words")
val wordsDf = tokenizer.transform(sentenceDf)
// 编码
val hashingTF = new HashingTF()
  .setInputCol("words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(10)
val hashingDf = hashingTF.transform(wordsDf)
// TF-IDF训练+转换
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(hashingDf)
val tfidfDf = idfModel.transform(hashingDf)
tfidfDf.show(numRows = 9, truncate = false)

// 逻辑回归
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
val lr = new LogisticRegression()
  .setFeaturesCol("features")
  .setLabelCol("label")
  .setPredictionCol("prediction")
  .setProbabilityCol("Probability")
// 逻辑回归拟合
val fittedLr = lr.fit(tfidfDf)

// 预测
val prediction = fittedLr.transform(
  idfModel.transform(
    hashingTF.transform(
      tokenizer.transform(
        Seq("无感 还行", "呵呵 渣渣", "干货 好味").toDF("sentence")
      )
    )
  )
)
prediction.show()

打印结果

5、流水线（Pipelines）

pipeline译作管道，其复数形式pipelines可译为流水线
个人理解：把多道工序串成一条流水线
代码示例，留意Pipeline（第26行）

import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.Row

// 训练集
val training = spark.createDataFrame(Seq(
  (0L, "a b c d e spark", 1.0),
  (1L, "b d", 0.0),
  (2L, "spark f g h", 1.0),
  (3L, "hadoop mapreduce", 0.0)
)).toDF("id", "text", "label")

// 安装一个由【tokenizer hashingTF lr】串成的流水线
val tokenizer = new Tokenizer()
  .setInputCol("text")
  .setOutputCol("words")
val hashingTF = new HashingTF()
  .setNumFeatures(1000)
  .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
  .setOutputCol("features")
val lr = new LogisticRegression()
  .setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.001)
val pipeline = new Pipeline()
  .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))

// 输入训练数据来拟合pipeline
val model = pipeline.fit(training)

// 保存拟合好的pipeline到磁盘
model.write.overwrite().save("/tmp/spark-logistic-regression-model")

// 保存还没拟合的pipeline到磁盘
pipeline.write.overwrite().save("/tmp/unfit-lr-model")

// 加载拟合好的pipeline
val sameModel = PipelineModel.load("/tmp/spark-logistic-regression-model")

// 测试集
val test = spark.createDataFrame(Seq(
  (4L, "spark i j k"),
  (5L, "l m n"),
  (6L, "spark hadoop spark"),
  (7L, "apache hadoop")
)).toDF("id", "text")

// 预测
model.transform(test)
  .select("id", "text", "probability", "prediction")
  .collect()
  .foreach { case Row(id: Long, text: String, prob: Vector, prediction: Double) =>
    println(s"($id, $text) --> prob=$prob, prediction=$prediction")
  }

6、Frequent Pattern Mining

应用场景：商品关联

例如：
a b c
b c d
↓↓↓
ab共现1次
bc共现2次
ad共现0次

// 创建数据
val df = Seq(
"1 2 5",
"1 2 3 5",
"1 2"
).map(_.split(" ")).toDF("items")
// Frequent Pattern Growth 建模训练
import org.apache.spark.ml.fpm.FPGrowth
val fpGrowth = new FPGrowth().setItemsCol("items").setMinSupport(0.5).setMinConfidence(0.6)
val model = fpGrowth.fit(df)

// 共现频数
model.freqItemsets.show()
/*
+---------+----+
|    items|freq|
+---------+----+
|      [1]|   3|
|      [2]|   3|
|   [2, 1]|   3|
|      [5]|   2|
|   [5, 2]|   2|
|[5, 2, 1]|   2|
|   [5, 1]|   2|
+---------+----+
*/

// 关联规则
model.associationRules.show()
/*
+----------+----------+------------------+----+
|antecedent|consequent|        confidence|lift|
+----------+----------+------------------+----+
|    [2, 1]|       [5]|0.6666666666666666| 1.0|
|    [5, 1]|       [2]|               1.0| 1.0|
|       [2]|       [1]|               1.0| 1.0|
|       [2]|       [5]|0.6666666666666666| 1.0|
|       [5]|       [2]|               1.0| 1.0|
|       [5]|       [1]|               1.0| 1.0|
|       [1]|       [2]|               1.0| 1.0|
|       [1]|       [5]|0.6666666666666666| 1.0|
|    [5, 2]|       [1]|               1.0| 1.0|
+----------+----------+------------------+----+
*/


// 预测
model.transform(Seq(
  "1 2",
  "1 5",
  "1 2 3 5",
  "1 2 3",
  "5 2"
).map(_.split(" ")).toDF("items")).show()
/*
+------------+----------+
|       items|prediction|
+------------+----------+
|      [1, 2]|       [5]|
|      [1, 5]|       [2]|
|[1, 2, 3, 5]|        []|
|   [1, 2, 3]|       [5]|
|      [5, 2]|       [1]|
+------------+----------+
*/

方法	说明	默认值
`setItemsCol`	设置输入列的名称	`items`
`setMinSupport`	过滤低频；最低门槛=`minSupport` $\times$ `size-of-the-dataset`	`0.3`
`setMinConfidence`	设定置信度门槛，低于该值将被过滤；定义域`[0,1]`	`0.8`

7、协同过滤（Collaborative Filtering）

思想：想看电影，但不造看啥，此时可以问兴趣相近的朋友，有什么好电影推荐。

以 Alternating Least Squares 交替最小二乘矩阵分解为例

一个稀疏矩阵，可以使用Alternating Least Squares分解成两个小矩阵相乘
然后两个小矩阵相乘，就可以估算出稀疏矩阵缺失的值
所谓交替，就是交替训练两个矩阵（固定I训练U，固定U训练I）

// 创建SparkSession对象
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
  .master("local[*]").appName("a0").getOrCreate()
// 隐式转换支持
import spark.implicits._
// 创建数据
val df = Seq(
  (1, 1, 5), (1, 2, 3), (1, 3, 1), (1, 4, 5), (1, 6, 2),
  (2, 1, 5), (2, 2, 3), (2, 5, 4), (2, 6, 2), (2, 7, 1),
  (3, 2, 3), (3, 3, 1), (3, 4, 4), (3, 5, 5), (3, 7, 1),
  (4, 2, 3), (4, 4, 5), (4, 7, 1),
  (5, 1, 5), (5, 4, 4), (5, 5, 4), (5, 6, 2),
  (6, 1, 5), (6, 3, 1), (6, 6, 4), (6, 7, 4),
  (7, 1, 5), (7, 4, 1), (7, 5, 1), (7, 7, 5),
  (8, 1, 5), (8, 2, 3), (8, 5, 2), (8, 6, 5),
).toDF("user", "item", "rating")
// Alternating Least Squares (ALS) matrix factorization
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
val als = new ALS().setRank(5) //rank：矩阵分解的秩
val model = als.fit(df)
// 物品特征
model.itemFactors.sort("id").show(false)
// 用户特征
model.userFactors.sort("id").show(false)
// 为每个用户推荐物品
model.recommendForAllUsers(7).sort("user").show(false)
// 为每个物品推荐用户
model.recommendForAllItems(8).sort("item").show(false)

常用参数	原文	译文	默认值
`rank`	Param for rank of the matrix factorization (positive)	矩阵分解的秩，该参数是正数	10
`implicitPrefs`	Param to decide whether to use implicit preference	是否使用隐含偏好	false
`ratingCol`	Param for the column name for ratings	评价列名称	rating
`userCol`	Param for the column name for user ids	用户列名称，该输入列的数据要求数字类型	user
`itemCol`	Param for the column name for item ids.	物品列名称，该输入列的数据要求数字类型	item
`regParam`	Param for regularization parameter	正则化参数，要求≥0	0.1
`maxIter`	Param for maximum number of iterations	训练的最大迭代次数，要求≥0	10

8、聚类（Clustering）

// 创建SparkSession对象
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
  .master("local[*]").appName("a0").getOrCreate()
// 创建数据
val dataset = spark.read.format("libsvm").load(
  "D:\\coding\\scala\\lib\\spark-3.0.2\\data\\mllib\\sample_kmeans_data.txt")
dataset.show(false)
/*
+-----+-------------------------+
|label|features                 |
+-----+-------------------------+
|0.0  |(3,[],[])                |
|1.0  |(3,[0,1,2],[0.1,0.1,0.1])|
|2.0  |(3,[0,1,2],[0.2,0.2,0.2])|
|3.0  |(3,[0,1,2],[9.0,9.0,9.0])|
|4.0  |(3,[0,1,2],[9.1,9.1,9.1])|
|5.0  |(3,[0,1,2],[9.2,9.2,9.2])|
+-----+-------------------------+
*/
// 建模、训练
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
val kmeans = new KMeans().setK(2)
val model = kmeans.fit(dataset)
// 预测
val predictions = model.transform(dataset)
predictions.show(false)
/*
+-----+-------------------------+----------+
|label|features                 |prediction|
+-----+-------------------------+----------+
|0.0  |(3,[],[])                |0         |
|1.0  |(3,[0,1,2],[0.1,0.1,0.1])|0         |
|2.0  |(3,[0,1,2],[0.2,0.2,0.2])|0         |
|3.0  |(3,[0,1,2],[9.0,9.0,9.0])|1         |
|4.0  |(3,[0,1,2],[9.1,9.1,9.1])|1         |
|5.0  |(3,[0,1,2],[9.2,9.2,9.2])|1         |
+-----+-------------------------+----------+
*/
// 聚类中心
println("Cluster Centers: ")
model.clusterCenters.foreach(println)
/*
[0.1,0.1,0.1]
[9.1,9.1,9.1]
*/
// 聚类评价：轮廓系数
import org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluator
val evaluator = new ClusteringEvaluator()
val silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Silhouette with squared euclidean distance = $silhouette")
/* Silhouette with squared euclidean distance = 0.9997530305375207 */

Appendix

en	🔉	cn
antecedent	ˌæntɪˈsiːdnt	n. 前情；祖先；（语法）先行词；adj. 先前的；（语法）先行的
consequent	ˈkɑːnsɪkwent	adj. 随之发生的，作为结果的；合乎逻辑的；n. （逻辑）后件，推断；分母
confidence	ˈkɑːnfɪdəns	n. 信心；置信度
lift	lɪft	（价格）上涨；（音量）提高
collaborative	kəˈlæbəreɪtɪv	adj. 合作的，协作的
ALS	Alternating Least Squares	交替最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配
alternate	ˈɔːltərnət	v. （使）交替，（使）轮流
factorization	ˌfæktərəˈzeɪʃən	n. [数] 因子分解；[数] 因式分解
preference	ˈprefrəns	n. 偏爱；优先权