Spark MLib

Apache Spark's Machine Learning Library (MLlib) ist eine skalierbare Bibliothek für Machine Learning, die Teil des Apache Spark-Projekts ist. MLLib bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Hilfsprogrammen für die Verarbeitung von großen Datenmengen.

Einfach zu verwenden

MLlib ist in Java, Scala, Python und R verwendbar und kann nahtlos in andere Spark-Komponenten wie Spark SQL, Spark Streaming und DataFrames integriert werden. Durch die Verwendung von NumPy in Python und R-Bibliotheken kann MLLib problemlos in Hadoop-Workflows integriert werden.

Hohe Leistung

MLlib bietet hochwertige Algorithmen, die bis zu 100-mal schneller als MapReduce sind. Durch die Verwendung von Spark kann MLLib iterative Berechnungen ausführen, was zu einer schnelleren Ausführung von Machine Learning-Algorithmen führt.

Algorithmen und Utilities

MLlib enthält viele Algorithmen und Utilities, darunter:

• Klassifizierung: logistische Regression, naive Bayes, ...
• Regression: generalisierte lineare Regression, Überlebensanalyse, ...
• Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient-Boosting
• Empfehlung: Alternating Least Squares (ALS)
• Clustering: K-Means, Gaussian Mixture Models (GMMs), ...
• Topic Modeling: Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• Häufigkeitsanalyse, Assoziationsregeln und sequenzielle Mustererkennung

Community und Entwicklung

MLlib wird als Teil des Apache Spark-Projekts entwickelt und wird mit jeder Spark-Veröffentlichung aktualisiert. Die Community unterstützt die Entwicklung von MLLib und begrüßt Beiträge von Entwicklern.

Erste Schritte

Um mit MLLib anzufangen, müssen Sie Apache Spark herunterladen und die MLLib-Dokumentation lesen. Sie können auch die verschiedenen Beispiele und Tutorials ausprobieren, um sich mit MLLib vertraut zu machen.

Weitere Ressourcen

• MLlib-Dokumentation
• Apache Spark-Website
• Databricks-Website