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spArk mlliB 安装

要单独引入, org.apache.spark spark-mllib_2.10 ${spark.version}

Mahout是hadoop的一个机器学习库,主要的编程模型是MapReduce;Spark ML则是基于Spark的机器学习,Spark自身拥有MLlib作为机器学习库。现在Mahout已经停止接受新的MapReduce算法了,向Spark迁移。

是已经包含了,但不是以可执行文件的形式存在,而是以动态链接库的形式被调用,你可以在安装目录里搜索sqlite3,会找到sqlite3.dll

mllib中的算法是基于RDD的,ml中的算法是基于DataFrame的,Spark计划在3.0前将mllib中所有算法迁至ml下

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。 spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算。saprk的这些组件都是进行计算的。spark sql离线计算,spark streaming 流.

算法语句本身是没有数字的,但可以加注释。每条注释的内容对程序运行不起作用。你可以翻看选修三第十五页,红框部分。(我的教材是人教新版的,如果你的教材和我的不一样,可以再问我)

LS会建立一个user*product的m*n的矩阵 其中,m为users的数量

1.1 LDA实例 实例步骤: 1)加载数据 返回的数据格式为:documents: RDD[(Long, Vector)],其中:Long为文章ID,Vector为文章分词后的词向量;用户可以读取指定目录下的数据,通过分词以及数据格式的转换,转换成RDD[(Long, Vector)]即可。

1.1LDA实例实例步骤:1)加载数据返回的数据格式为:documents:RDD[(Long,Vector)],其中:Long为文章ID,Vector为文章分词后的词向量;用户可以读取指定目录下的数据,通过分词以及数据格式的转换,转换成RDD[(Long,Vector)]即可。2)建立模型...

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。

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