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Spark自带的分布式机器学习库

更新时间：2026-06-19 20:36:18 大小：17K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：spark机器学习 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、Spark机器学习库发展历程

Spark生态中自带的机器学习库从诞生至今经历了两次重要的架构迭代，形成了目前并行存在但发展方向明确的两个库：RDD基础的MLlib和DataFrame基础的ML。早期Spark 0.8版本就引入了MLlib作为原生分布式机器学习库，基于Spark核心的弹性分布式数据集（RDD）构建，支持基础的分类、回归、聚类等算法实现。随着Spark SQL中DataFrame数据集抽象的普及，Spark 1.2版本开始推出基于DataFrame API的新一代机器学习库ML，也被称为Pipeline版本，在Spark 2.0之后成为官方推荐的主流开发库，原RDD版MLlib进入维护阶段，不再添加新功能。

两种库的核心差异源自底层数据抽象：MLlib基于RDD，适合底层定制化开发；ML基于DataFrame/Dataset，能够复用Spark SQL的优化引擎，支持更加友好的流水线API，更适合生产环境的机器学习工程落地。目前Spark生态同时维护两个库，用户可以根据自身场景选择合适的实现方案。

二、MLlib核心功能模块

MLlib作为Spark最早的分布式机器学习库，提供了覆盖全机器学习流程的工具集，核心可以分为六大功能模块：

1. 基础统计工具

· 概括统计：支持计算分布式数据集的最小值、最大值、均值、方差、协方差、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等统计量，无需将全量数据聚合到单个节点

· 假设检验：支持卡方检验、双样本t检验等常用假设检验方法，支持针对特征分布、特征独立性的检验

· 频率统计：支持计算词频、逆文档频率（TF-IDF），用于文本特征工程，支持大规模语料的分布式计算

· 采样与随机数据生成：支持分层采样、简单随机采样，能够生成符合指定分布的随机数据集用于模型测试


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