快学big data -- spark 总结（二十三)

快学big data -- spark 总结（二十三）

本篇总结主要介绍了Spark的机器学习库MLlib，包括其主要功能和使用方法。MLlib提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，同时也提供了特征提取、转换和选择等功能。使用MLlib可以方便地进行机器学习任务的建模和评估，同时也支持分布式计算，可以处理大规模数据。本篇总结还介绍了如何使用Spark进行模型的训练和预测，并给出了相应的代码示例。最后，本篇总结还介绍了如何使用Spark进行模型的保存和加载，以及如何使用Spark进行模型的调优。