Spark MLlib中级考前深度解析：机器学习与DataFrame API详解

本资源是一份针对大数据应用技术中Spark机器学习库的中级考前辅导材料。主要内容涵盖了MLlib（Spark的早期机器学习库）和Spark ML（Spark 2.0及后续版本的高级API）的区别与特点。 1. SparkMLib介绍： - MLlib是Apache Spark的一部分，提供了一套可扩展的机器学习工具，主要用于1.2版本之前的Spark版本。它基于RDD（弹性分布式数据集）进行操作，包含了大量的基础机器学习算法，如监督学习（如朴素贝叶斯、K近邻、SVM、决策树、逻辑回归等）、回归算法（如线性回归、逻辑回归、岭回归、Lasso）以及无监督学习（如K-Means聚类、MeanShift、层次聚类等）和关联学习算法（如Apriori、FP-Tree等）。 2. Spark ML发展： - 从Spark 2.0开始，引入了基于DataFrame的高级API（spark.ml），这是对原始MLlib库的一个重大改进。MLlib逐渐进入了维护模式，不再新增功能，预计在Spark 3.0中会被移除，以支持更现代、高效的数据处理方式。 3. DataFrame API： - spark.ml的API库主要由Transformer（转换器）、Estimator（预测器）和Pipeline（管道）三个核心组件构成。Transformer用于数据预处理和转换，如特征提取和编码；Estimator是模型的训练器，如LogisticRegression，通过fit()方法训练模型并转化为Transformer；Pipeline则是将多个转换和预测器串联起来形成一个完整的机器学习工作流程，用户可以通过指定一系列阶段来构建复杂的模型。 4. 示例： - 例如，一个转换器可以接收一个DataFrame，处理特定列（如text列），将其转换为新的特征向量列，然后返回一个新的DataFrame。而Estimator如LogisticRegression，则是在训练数据上学习参数，生成模型，同时也是一个Transformer，可以应用于新的数据。 总结来说，这份资料深入讲解了Spark MLlib与Spark ML在机器学习中的应用，强调了DataFrame API在简化模型构建和提高效率方面的优势。对于准备参加大数据应用技术Spark中级考试的学习者而言，理解和掌握这些知识点是至关重要的，有助于理解和运用Spark进行实际的数据分析和预测任务。