Spark MLib的使用

最新推荐文章于 2024-02-08 16:20:45 发布
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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。

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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