光环国际spark大数据&机器学习PPT
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个统一的框架用于大数据处理,具备速度快、易用性高、通用性强和跨平台运行的特点。Spark的初识特性包括其速度比传统Hadoop MapReduce快100倍,易于使用,并且可以使用Java、Scala、Python、R和SQL等多种语言编程。Spark的通用性体现在它能够结合SQL、实时流处理和复杂分析,支持多种数据源和计算模式。跨平台特性意味着Spark可以运行在Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、独立模式或者云环境下。 在存储方面,Spark支持并行/分布式的collections和本地文件系统,以及Hadoop分布式文件系统(HDFS)。其处理模式包括TRANSFORMATION(延迟执行)和ACTIONS,它通过DRIVER PROGRAM和SPARK CONTEXT进行工作,并通过Cluster Manager协调本地线程或Worker的Spark Executor进行数据处理。 机器学习库Spark MLlib是Spark的一部分,专门用于大数据的机器学习。MLlib包含了广泛的基础统计功能、聚类、分类、回归和降维算法。在推荐系统方面,MLlib提供了协同过滤算法,如交替最小二乘法(ALS),用于快速查询、实时日志采集处理、模型滚动更新以及业务投放效果追踪。 针对推荐系统,Spark MLlib可以处理用户行为数据和物料信息,寻找人与物品之间的显式或隐式关联。这包括基础统计分析、聚类分析、分类、回归以及降维等功能。在构建推荐系统时,可以采用协同过滤(Collaborative Filtering)方法,分为基于用户的协同过滤(User-CF)和基于物品的协同过滤(Item-CF)。在实际应用中,Spark MLlib能够有效利用倒排表技术减少计算相似度的复杂度,通过计算有共同记录的用户之间的相似度来生成推荐列表,从而提高推荐系统的效率和准确性。 在实例介绍中,通过对用户行为和物料信息的分析,Spark MLlib能够在给定用户和物品的交互信息中,采用协同过滤算法生成个性化的推荐。例如,根据用户A的历史行为和相似用户的偏好,可以推荐那些用户A未曾有过交互但可能感兴趣的物品。具体计算用户对某物品的兴趣程度时,会考虑共同行为的权重,选取权重最高的K个物品作为推荐。 Spark是一个功能强大的大数据处理和机器学习平台,通过其MLlib库,能够对大规模数据集进行复杂的分析和模型构建,尤其是在构建推荐系统等机器学习应用方面显示出显著的优势。通过实际案例的分析,我们可以看到Spark MLlib在处理大数据时的速度、准确性和易用性。