spark-1.6.1

機器學習庫（MLlib）指南

MLlib是Spark的機器學習（ML）庫。旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規模。MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協同過濾、降維等，同時還包括底層的優化原語和高層的管道API。

MLllib目前分為兩個代碼包：

• spark.mllib?包含基于RDD的原始算法API。
• spark.ml?則提供了基于DataFrames?高層次的API，可以用來構建機器學習管道。

我們推薦您使用spark.ml，因為基于DataFrames的API更加的通用而且靈活。不過我們也會繼續支持spark.mllib包。用戶可以放心使用，spark.mllib還會持續地增加新的功能。不過開發者需要注意，如果新的算法能夠適用于機器學習管道的概念，就應該將其放到spark.ml包中，如：特征提取器和轉換器。

下面的列表列出了兩個包的主要功能。

spark.mllib: 數據類型，算法以及工具

• Data types（數據類型）
• Basic statistics（基礎統計）
  • summary statistics（摘要統計）
  • correlations（相關性）
  • stratified sampling（分層抽樣）
  • hypothesis testing（假設檢驗）
  • streaming significance testing
  • random data generation（隨機數據生成）
• Classification and regression（分類和回歸）
  • linear models (SVMs, logistic regression, linear regression)（線性模型（SVM，邏輯回歸，線性回歸））
  • naive Bayes（樸素貝葉斯）
  • decision trees（決策樹）
  • ensembles of trees (Random Forests and Gradient-Boosted Trees)（樹套裝（隨機森林和梯度提升決策樹））
  • isotonic regression（保序回歸）
• Collaborative filtering（協同過濾）
  • alternating least squares (ALS)（交替最小二乘（ALS））
• Clustering（聚類）
  • k-means（K-均值）
  • Gaussian mixture（高斯混合）
  • power iteration clustering (PIC)（冪迭代聚類（PIC））
  • latent Dirichlet allocation (LDA)（隱含狄利克雷分配）
  • bisecting k-means（平分K-均值）
  • streaming k-means（流式K-均值）
• Dimensionality reduction（降維）
  • singular value decomposition (SVD)（奇異值分解（SVD））
  • principal component analysis (PCA)（主成分分析（PCA））
• Feature extraction and transformation（特征抽取和轉換）
• Frequent pattern mining（頻繁模式挖掘）
  • FP-growth（FP-增長）
  • association rules（關聯規則）
  • PrefixSpan（PrefixSpan）
• Evaluation metrics（評價指標）
• PMML model export（PMML模型導出）
• Optimization (developer)（優化（開發者））
  • stochastic gradient descent（隨機梯度下降）
  • limited-memory BFGS (L-BFGS)（有限的記憶BFGS（L-BFGS））

spark.ml: 機器學習管道高級API

• Overview: estimators, transformers and pipelines（概覽：評估器，轉換器和管道）
• Extracting, transforming and selecting features（抽取，轉換和選取特征）
• Classification and regression（分類和回歸）
• Clustering（聚類）
• Advanced topics（高級主題）

雖然還有些降維技術在spark.ml中尚不可用，不過用戶可以將spark.mllib中的的相關實現和spark.ml中的算法無縫地結合起來。

依賴項

MLlib使用的線性代數代碼包是Breeze，而Breeze又依賴于?netlib-java?優化的數值處理。如果在運行時環境中這些原生庫不可用，你將會收到一條警告，而后spark會使用純JVM實現來替代之。

由于許可限制的原因，spark在默認情況下不會包含netlib-java的原生代理庫。如果需要配置netlib-java/Breeze使用其系統優化庫，你需要添加依賴項：com.github.fommil.netlib:all:1.1.2（或者在編譯時加上參數：-Pnetlib-lgpl），然后再看一看?netlib-java?相應的安裝文檔。

要使用MLlib的Python接口，你需要安裝NumPy?1.4以上的版本。

遷移指南

MLlib目前還在積極的開發當中。所以標記為 Experimental / DeveloperApi 的接口可能在未來發生變化，下面的遷移指南說明了版本升級后的變化。

從1.5升級到1.6

從1.5到1.6，spark.mllib 和 spark.ml 包中并沒有重大的API變化，不過有一些行為不再支持或者發生變化。

已經廢棄:

• SPARK-11358: spark.mllib.clustering.KMeans 的runs參數已經廢棄
• SPARK-10592: spark.ml.classification.LogisticRegressionModel和spark.ml.regresion.LinearRegressionModel 中，weights字段改名為coefficients。這一變動有助于消除歧義，可以和輸入給算法的實例（行）權重（weights）區分開來。

行為有變:

• SPARK-7770:?spark.mllib.tree.GradientBoostedTrees:?validationTol?的語義在1.6中有變。原先其代表誤差變化絕對值的一個閾值，而現在它類似于GradientDescent中的convergenceTol：對于較大的誤差，使用相對誤差（相對于上一次）；而對于較小的誤差（<0.01），使用絕對誤差。
• SPARK-11069:?spark.ml.feature.RegexTokenizer：以前，在分詞之前不會講字符串轉小寫?，F在的實現是，默認會將字符串轉小寫，不過有選項可以設為不轉。這中實現和Tokenizertransformer的行為相匹配。

Spark老版本

以前版本的遷移指南歸檔在這里：on this page

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要了解更多有關系統優化的好處和背景資料，可以看看Sam Halliday關于ScalaX的演講：High Performance Linear Algebra in Scala

轉載自并發編程網 – ifeve.com本文鏈接地址:?Spark機器學習庫（MLlib）指南

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spark机器学习库（MLlib）指南的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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