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使用方便
MLlib 适合Spark的 API,并与 Python(从 Spark 0.9 开始)和 R 库(从 Spark 1.5 开始)中的NumPy互操作 。您可以使用任何 Hadoop 数据源(例如 HDFS、HBase 或本地文件),从而轻松插入 Hadoop 工作流。
表现
高质量算法,比 MapReduce 快 100 倍。
Spark 擅长迭代计算,使 MLlib 能够快速运行。同时,我们关心算法性能:MLlib 包含利用迭代的高质量算法,并且可以产生比有时在 MapReduce 上使用的单遍近似更好的结果。
无处不在
Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 上独立运行,或在云中针对不同的数据源运行。
您可以使用其独立集群模式在EC2、Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes上运行 Spark 。访问HDFS、 Apache Cassandra、 Apache HBase、 Apache Hive和数百个其他数据源 中的数据。
网站特色:
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网站操作:
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优点缺点:
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数据统计
数据评估
关于MLlib(ApacheSpark)特别声明
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