Spark中ml和mllib的区别

转载自:https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下: ml和mllib都是Spark中的机器学习库,目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求. spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活,未来会主要支持ml,mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated). ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD,也就是说二者面向的数据集不一样.相比于mllib在…

spark：ML和MLlib的区别

ML和MLlib的区别如下: ML是升级版的MLlib,最新的Spark版本优先支持ML. ML支持DataFrame数据结构和Pipelines,而MLlib仅支持RDD数据结构. ML明确区分了分类模型和回归模型,而MLlib并未在顶层做此类区分. ML通过DataFrame元数据来区分连续和分类变量. ML中的随机森林支持更多的功能:包括重要度.预测概率输出等,而MLlib不支持. official documentation: The main differences between t…

Spark机器学习中ml和mllib中矩阵、向量

1:Spark ML与Spark MLLIB区别? Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库,现在已经逐渐不再被Spark团队支持,逐渐转向Spark ML库,Spark ML是面向DataFrame编程的. 2:Spark ML与Spark MLLIB中矩阵.向量定义区别? 这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的,就是为了以后维护Spark ML方便. 3:Spark ML中稀疏向量与稠密向量区别? 稠密向量存储:底层存储使用完成的Double Array存储. 稀…

spark的ML和MLLib两个包区别和联系？

原文链接:https://www.zhihu.com/question/35225203/answer/123986969 1. 技术角度上,面向的数据集类型不一样:ML的API是面向Dataset的(Dataframe是Dataset的子集,也就是Dataset[Row]), mllib是面对RDD的.Dataset和RDD有啥不一样呢?Dataset的底端是RDD.Dataset对RDD进行了更深一层的优化,比如说有sql语言类似的黑魔法,Dataset支持静态类型分析所以在compile…

spark中map与flatMap的区别

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了两者的区别主要在于action后得到的值例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

Spark中cache和persist的区别

cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间. cache和persist的区别基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): this.type = persist() 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下…

Spark中repartition和partitionBy的区别

repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用 HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是我们所预期的,我们打开 repartition 的源码进行查看: /** * Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. * * Can…

Spark中groupBy groupByKey reduceByKey的区别

groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以. 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作. 例如(取自link): val a = sc.paral…

spark中map与mapPartitions区别

在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon…

大数据学习day19-----spark02-------0 零碎知识点（分区，分区和分区器的区别） 1. RDD的使用（RDD的概念，特点，创建rdd的方式以及常见rdd的算子） 2.Spark中的一些重要概念

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

Scala中sortBy和Spark中sortBy区别

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式…

Spark 中的机器学习库及示例

MLlib 是 Spark 的机器学习库,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,主要包括以下几方面的内容: 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: 特征化工具:特征提取.转化.降维和特征选择等工具: 管道:由于构建.评估和调整机器学习管道的工具: 持久性:保存和加载算法,模型和管道: 实用工具:线性代数,统计和数据处理等…

spark机器学一Mllib 数据抽象

spark 提供了两个机器学习库 MLlib 和 ML,MLlib 是 spark 第一个机器学习库,相比于 ML,它更加成熟 rdd 是 spark core 的数据抽象,dataframe 是 sparkSQL 的数据抽象, 而 MLib 的数据抽象包括 Vector.LabeledPoint.Rating Vector vector 是一个由数值型数据构成的带索引的集合,确切的说是一个向量:索引从 0 开始: 从机器学习的角度将,一个 vector 代表一个对象,vector 的元…

Scala 深入浅出实战经典第42讲：scala 泛型类,泛型函数,泛型在spark中的广泛应用

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2 技术爱好者尤其是大数据爱好者可以加DT大数据梦工厂的qq群 DT大数据梦工厂① :462923555 DT大数据梦工厂②:437123764 DT大数据梦工厂③…

Spark中shuffle的触发和调度

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

SPARK在linux中的部署，以及SPARK中聚类算法的使用

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路…

大数据 --> Spark和Hadoop作业之间的区别

Spark和Hadoop作业之间的区别熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio…

【原创】大数据基础之Spark（8）Spark中Join实现原理

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t…

Spark学习之基于MLlib的机器学习

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp…

Spark中常用的算法

Spark中常用的算法: 3.2.1 分类算法分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类.分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测.精确营销.客户获取.个性偏好等.MLlib 目前支持分类算法有:逻辑回归.支持向量机.朴素贝叶斯和决策树. 案例:导入训练数据集,然后在训练集上执行训练算法,最后在所得模型上进行预测并计算训练误差. import org.apache.sp…

为什么spark中只有ALS

WRMF is like the classic rock of implicit matrix factorization. It may not be the trendiest, but it will never go out of style …

spark中的scalaAPI之RDDAPI常用操作

package com.XXX import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //spark中的RDD测试 object RddTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(&q…

Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目（线程池）、mem数

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427 有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core…

Spark中资源与任务的关系

在介绍Spark中的任务和资源之前先解释几个名词: Dirver Program:运行Application的main函数(用户提交的jar包中的main函数)并新建SparkContext实例的程序,称为驱动程序,通常用SparkContext代表驱动程序(任务的驱动程序). Cluster Manager:集群管理器是集群资源管理的外部服务.Spark上现在主要有Standalone.YARN.Mesos3种集群资源管理器.Spark自带的Standalone模式能满足绝大部分 Spark计…

Spark中的RDD和DataFrame

什么是DataFrame 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格. RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型.使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标. RDD,…