什么是Spark的机器学习?

时间:2019-03-25 09:10:00 阅读:70次

  随着技术日新月异,竞争激烈的世界不断发展,各种用户专注的数据产品不断发展,对机器学习的需求也随之增加。机器学习可用于在个性化,推荐和预测性见解方面取得进展。通常,这些问题在R和Python的帮助下得到解决,但随着组织不断堆积数据,数据科学家们将更多的时间用于维护基础设施,而不是提出解决数据问题的模型。 Spark已经考虑到了这些功能。

使用Spark进行机器学习

M-Llib是Spark提供的通用机器学习库,其设计具有可扩展性,简单性和易于与其他工具同化的特点。 Spark具有以下关键功能: -

    可伸缩性
    语言兼容性
    速度

      数据科学家能够快速有效地解决和迭代数据问题。因此,M-

       R和Python是流行的语言,用于解决大量模块或
    包以解决数据问题。但是它们的使用现在非常有限且耗时。
    它们的绝对性增加了这些语言需要采样和广泛的工程。

    Spark通过以下特征解决了这些问题: -

    • 快速统一引擎。
    • 使用起来非常简单。
    • 允许数据从业者解决机器学习问题。
    • 解决图形计算。
    • Streaming。
    • 实时互动查询处理。
    • 提供许多语言,如Java,Scala,甚至Python和R。
    • 从Apache Spark项目的起源,MLlib被认为是
      Spark成功的关键来源。 MLlib通过以下方式帮助数据科学家: -
    • 帮助他们专注于数据问题和模型。
      < li style =“text-align:justify;”> 使用Spark易于使用的API进行分布式系统工程。
    • 它是一个通用库。
    • 它提供了算法。
    • 简单是其中一个优点。
    • 数据语言与使用的相同通过R和Python。
    • 业余爱好者可以开箱即用算法,而专家可以通过 调整重要的旋钮和开关。
    • 使用相同的工作流程帮助业务。
    • 在笔记本电脑和大型集群中运行相同的ML代码而不会将其分解。
      从头到尾精简。
    • 在上面创建MLlib Spark可以处理机器学习模型中包含的
      的多个步骤。

      使用这个单一工具,这些多步骤是淘汰。优点包括: -

      • 降低学习曲线。
      • 不太复杂的开发和生产环境。
      • 更短的时间到提供高性能模型。
      • 与其他科学工具兼容。
      • 使用Spark将现有工作流程连接起来更容易。
      • 允许数据科学家解决多个数据问题和机器学习
        问题。
      • Spark生态系统可以解决图形计算问题,流媒体,交互式查询
        处理。
        Spark的所有这些好处将重申文章所述的内容一开始,这个程序有助于数据行业解决数据问题而不是维护不同的工具。

          如果你想了解R语言,请参考这篇文章:什么是R机器学习?

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