【Spark MLlib】（一）架构解析（包含分类、回归、聚类和协同过滤）

文章目录 1、前言 2、MLlib的底层基础解析 3、MLlib的算法库分析 4、MLlib的实用程序分析 1、前言 从如下架构图能够看出MLlib主要包含三个部分：web 底层基础：包括Spark的运行库、矩阵库和向量库； 算法库：包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法； 实用程序：包括测试数据的生成、外部数据的读入等功能。 2、MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接

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