Spark MLib的使用

最新推荐文章于 2024-02-08 16:20:45 发布
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分类专栏： Spark学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39840982/article/details/102531981
本文介绍了Spark MLib在机器学习中的应用，强调了它相对于MapReduce的优势。内容涵盖机器学习流水线的概念，通过DataFrame进行数据转换和估计器的组织。还详细阐述了TF-IDF特征抽取的过程，并提及特征转换如StringIndexer和VectorIndexer的使用方法。

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Spark MLib

Intro 

MapReduce 不适合做机器学习-> 反复读写磁盘的开销/不适合机器学习需要的大量迭代计算。

MLib中只包含能够在集群上运行良好的并行算法，有些算法不能并行执行，所以无法包含在MLib中。

package：spark.mlib基于RDD；spark.ml基于dataframe。

 

机器学习流水线

dataframe/transform/estimator

1.定义pipeline中各个流水线阶段pipelinestage（包括转换器和评估器）；

（转换器和评估器有序组织起来构建成pipeline）

pipeline = Pipeline(stages = [stage1,stage2,stage3])

流水线本身也可以看成是一个估计器。在fit方法运行之后，产生一个pipelin

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入门指南：使用Spark MLlib进行数据处理和机器学习
diligent_man_z的博客
03-27 4544
Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，它提供了一系列常用的机器学习算法和工具，用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估等任务。分布式计算：MLlib能够处理大规模的数据集，并且能够利用Spark的分布式计算能力进行高效的数据处理和模型训练。灵活性和易用性：MLlib提供了易于使用的API，支持Java、Scala和Python等多种编程语言，使得开发人员可以方便地构建和调整机器学习流程。
spark官方文档Mlib学习（一）
leemusk的博客
11-20 1189
机器学习库指南 MLlib时Spark的机器学习库，其目标是使实用的机器学习可扩展切容易。在较高级别，它提供了以下工具： 机器学习算法：常用的学习算法如分类，回归，聚类，和协同过滤。 特征化：特征抽取，变换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 声明：基于DataFrame的API是主要API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 Data sources 在本节中...
spark MLlib训练原理和使用
幻神舞的专栏
10-10 1056
说明 sparkMLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib中已经包含了一些通用的学习算法和工具，如：分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及底层的优化原语等算法和工具，MLlib提供的API主要分为以下两类。 spark.mllib包中提供的主要API，操作RDD，后续可能废弃。 spark.ml包中提供的构建机器学习工作流的高层次的API,主要操作DataFrame，可使用pipeline把很多操作(算法/特征提取/特征转换)以管道的形式...
1 Spark机器学习 spark MLlib 入门
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tianyaleixiaowu的专栏
09-17 2万+
  开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。 MLlib中也包含了大部分常用的算法，分类、回归、聚类等等，借助于spark的分布式特性，机器学习在spark将能提高很多的速度。MLlib底层采用数值计算库Breeze和基础线性代数库BLAS。 还是从hell...
spark mlib 机器学习系列之二：spark mlib 基本数据类型的使用
一杯派蒙的博客
05-23 2796
spark mlib 基本数据类型 Local Vector 本地向量集，向spark 提供一组可操作的数据集合 Labeled point 向量标签，让用户分类不同的数据集合。 Local Matrix 本地矩阵， 将数据集合以矩阵的形式存储在本地集合中。 Distributed Matrix 分布式矩阵，将数据以矩阵形式存储在分布式计算...
sparkMLib
lucasmaluping的专栏
07-06 315
1.读源文件 2、根据源文件rdd做出特征向量Vector 3、根据特征向量Vector做出标签点LabeledPoint 4、根据标签点LabeledPoint做出训练数据trainingData 5、做出LogisticRegressionWithSGD算法对象 6、把训练数据trainingData传给LogisticRegressionWithSGD的run方法做出model（公式） 7、根据公式做出新数据的预测 代码： 依赖： <dependency>
sparkmlib算法使用有代码输入输出.docx
最新发布
07-15
本文档详细介绍了使用Spark MLlib库进行机器学习算法开发的过程，包括支持向量机（SVM）、逻辑回归、线性回归和朴素贝叶斯等算法的理论基础、参数意义、代码实现和应用场景。这些算法是构建在Apache Spark框架之上，...
sparkmlib算法使用有代码输入输出.doc
09-27
sparkmlib算法使用有代码输入输出.doc
sparkMlib学习1
08-08
在 SparkMLlib 中，可以使用 Vectors.dense() 和 Vectors.sparse() 方法创建稠密向量和稀疏向量。 示例代码： ```scala import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} // 创建稠密向量 val dv: Vector...
spark mlib
cai18353135540的博客
04-08 361
你的电脑内存看一下是否满了如果没有则是你的sql数据库配置的内存太小了！执行sql语句是最快的了，如果数据量特别大，百度专门的数据迁移工具，你这才几万条一般sql语句都没有压力！一般的管理工具都一个叫 “数据传输”的可以导数据...
Spark MLlib
Morse_Chen的博客
02-08 2476
MLlib（Machine Learning Library）是Spark的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践，并能够方便地扩展到更大规模的数据。本篇文章介绍Spark MLlib机器学习，包括用于特征预处理的数理统计方法。
Spark系列--Mlib(1)
UnionIBM的博客
09-03 992
ML Pipelines（ML管道） Pipelines的主要概念 MLlib 将机器学习算法的API标准化，以便将多种算法更容易地组合成单个 Pipeline （管道）或者工作流。本节介绍Pipelines API 的关键概念,其中 Pipeline（管道）的概念主要是受到 scikit-learn 项目的启发. DataFrame（数据模型）：ML API 将从Spark SQL查出来的...
spark之MLLIB
霜叶的博客
10-03 3029
一、MLlib简介 MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。具体来说，其主要包括以下几方面的内容： 算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤； 特征化工具：特征提取、转化、降维，和选择工具； 管道(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习管道的工具; 持久性：保存和加
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AI天才研究院
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1.背景介绍 1. 背景介绍 Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，可以用于数据清洗、分析和机器学习。Spark MLlib是Spark的一个子项目，专门为大规模机器学习提供一套高效的算法和工具。MLlib包含了许多常用的机器学习算法，如线性回归、梯度提升、支持向量机等。 深度学习是一种人工智能技术，通过多层神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习已经取得了很大的成功，...
Spark MLlib 简单介绍
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1.机器学习介绍     机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。       机器学习算法是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。   机器学习可分为以下几...
Spark MLLib
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MLLib是Spark的机器学习库。 MLLib提供了两个包：spark.mlib是建立在rdd的原生api；spark.ml是建立在DataFrame上更高层api，主要用于机器学习的pipeline操作。 推荐使用spark.ml，因为DataFrame具有多样性以及操作柔性。 但Spark会继续支持spark.mllib，spark.mllib将会开发更多的新特性和算法。
Spark Mlib系列（一）svm实现
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。下面是spark官网给出的例子。原网址为http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#classification import org.apach...
Spark MLlib 机器学习
Swordfall的博客
08-15 886
本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识、新技能，并重组已学习的知识结构使之不断改善自身。 MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib已经集成了大量机器学习的算法，由于MLlib涉及的算法众多，笔者只对部分算法进行了分析，其...
pycharm配置spark mlib
11-27
要在PyCharm中配置Spark MLib，首先需要确保已经安装和配置了Spark并且可以正常运行。然后按照以下步骤进行配置： 1. 打开PyCharm并创建一个新的项目。 2. 在项目中创建一个新的Python文件，并在文件中引入pyspark和pyspark.mllib包： ```python from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint from pyspark.mllib.linalg import Vectors ``` 3. 配置PyCharm的Python解释器，确保它能够找到Spark和MLib的包。这可以通过打开项目的设置（File -> Settings -> Project Interpreter）然后点击"+"来添加新的包来完成。 4. 在项目中创建一个新的SparkContext实例，以及一些数据来进行测试： ```python sc = SparkContext("local", "PyCharm Spark MLib Example") data = [ LabeledPoint(1.0, Vectors.dense([1.0, 2.0, 3.0])), LabeledPoint(0.0, Vectors.dense([4.0, 5.0, 6.0])) ] rdd = sc.parallelize(data) ``` 5. 编写一些Spark MLib相关的代码来进行机器学习模型的训练和预测，例如： ```python from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithLBFGS model = LogisticRegressionWithLBFGS.train(rdd) prediction = model.predict([7.0, 8.0, 9.0]) print("Prediction:", prediction) ``` 通过以上步骤，我们就可以在PyCharm中配置并使用Spark MLib进行机器学习模型的开发和测试了。希望以上回答能够帮助到你。
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