机器学习库（MLlib）指南
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具：
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ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤
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特征提取，特征提取，转换，降维和选择
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管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具
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持久性：保存和加载算法，模型和管道
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实用程序：线性代数，统计，数据处理等
公告：基于DataFrame的API是主要的API
MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。
从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。Spark的主要机器学习API现在是包中的基于DataFrame的API spark.ml。
有什么影响？
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MLlib将仍然支持基于RDD的API
spark.mllib并修复错误。 -
MLlib不会将新功能添加到基于RDD的API。
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在Spark 2.x版本中，MLlib将向基于DataFrame的API添加功能，以便与基于RDD的API达成功能对等。
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达到功能对等（大致估计为Spark 2.2）后，基于RDD的API将被弃用。
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基于RDD的API预计将在Spark 3.0中被删除。
为什么MLlib切换到基于DataFrame的API？
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DataFrames提供比RDD更友好的API。DataFrame的许多优点包括Spark数据源，SQL / DataFrame查询，Tungsten和Catalyst优化以及跨语言的统一API。
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MLlib的基于DataFrame的API提供跨ML算法和跨多种语言的统一API。
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数据框便于实际的ML管线，特别是功能转换。
什么是“Spark ML”？
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“Spark ML”不是一个正式的名字，偶尔用于指代基于MLlib DataFrame的API。这主要是由于
org.apache.spark.ml基于DataFrame的API所使用的Scala包名以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。
MLlib是否被弃用？
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编号MLlib包括基于RDD的API和基于DataFrame的API。基于RDD的API现在处于维护模式。
依赖
MLlib使用线性代数包Breeze，它依赖于 netlib-java进行优化的数值处理。如果本机库在运行时不可用，您将看到一条警告消息，而将使用纯JVM实现。
由于运行时专有二进制文件的授权问题，netlib-java默认情况下，我们不包含本地代理。要配置netlib-java/ Breeze以使用系统优化的二进制文件，请包括 com.github.fommil.netlib:all:1.1.2（或者构建Spark -Pnetlib-lgpl）作为项目的依赖项，并阅读netlib-java文档以获取平台的其他安装说明。
要在Python中使用MLlib，您将需要NumPy 1.4或更高版本。
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