《大数据机器学习实践探索》 ---- 大数据机器学习：spark mlib 库【简介 与 架构初探】

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简介

机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如上图所示。在数据的基础上，通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求，就用该模型来测试其他的数据；如果达不到要求，就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估。如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。机器学习技术和方法已经被成功应用到多个领域，比如个性推荐系统，金融反欺诈，语音识别，自然语言处理和机器翻译，模式识别，智能控制等。

在大数据上进行机器学习，需要处理全量数据并进行大量的迭代计算，这要求机器学习平台具备强大的处理能力。Spark 立足于内存计算，天然的适应于迭代式计算。即便如此，对于普通开发者来说，实现一个分布式机器学习算法仍然是一件极具挑战的事情。

幸运的是，Spark提供了一个基于海量数据的机器学习库，它提供了常用机器学习算法的分布式实现，开发者只需要有 Spark 基础并且了解机器学习算法的原理，以及方法相关参数的含义，就可以轻松的通过调用相应的 API 来实现基于海量数据的机器学习过程。其次，Spark-Shell的即席查询也是一个关键。算法工程师可以边写代码边运行，边看结果。spark提供的各种高效的工具正使得机器学习过程更加直观便捷。比如通过sample函数，可以非常方便的进行抽样。当然，Spark发展到后面，拥有了实时批计算，批处理，算法库，SQL、流计算等模块等，基本可以看做是全平台的系统。把机器学习作