RDD
RDD可以看成一个简单的“数组”，对其进行 操作也只需要调用有限的数组中的方法即可。 它与一般数组的区别在 于：RDD是分布式存储，可以更好地利用现有的云数据平台，并在内存中运行。
RDD是Resilient Distributed Datasets的简称，翻译成中文为“弹性分布式数据集”， 这个语义揭示了RDD实质上是存储在不同节点计算机中 的数据集。 分布式存储最大的好处是可以让数据在不同的工作节点上并 行存储， 以便在需要数据的时候并行运算，从而获得最迅捷的运行效率。
RDD工作原理图
RDD可以将其看成一个分布在不同节点 中的分布式数据集，并将数据以数据块（Block）的形式存储在各个节点的计算机中， 整体布局如图3-2所示。
RDD的相互依赖
协同过滤算法
协同过滤（Collaborative Filtering）算法是一种基于群体用户或者物 品的典型推荐算法， 也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法。 可以这么说，协同过滤算法的确认就是标准推荐算法作为一种可行 的机器推荐算法标准步入正轨。
协同过滤算法主要有两种：
- 通过考察具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准 进行计算；
- 考察具有相同特质的物品从而推荐给选择了某件物品 的用户。
总体来说，协同过滤算法就是建立在基于某种物品和用户之间相互 关联的数据关系之上。
基于用户的推荐
对于基于用户相似性的推荐，用简单的一个词表述，那就是“志趣相投”。
基于物品的推荐
“物以类聚”
相似度度量
基于欧几里得距离的相似度计算
欧几里得距离（Euclidean distance）是最常用计算距离的公式，它 表示三维空间中两个点的真实距离。
欧几里得相似度计算是一种基于用户之间直线距离的计算方式。
在 相似度计算中，不同的物品或者用户可以将其定义为不同的坐标点，而 特定目标定位为坐标原点。
使用欧几里得距离计算两个点之间的绝对距离，公式如下：
补充： 由于在欧几里得相似度计算中，最终数值的大小与相似 度成反比， 因此在实际应用中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d 1作为近似值。
从公式可以看到，作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线 距离， 该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似 性如何。 如果两个物品或者用户距离越大，则可以看到其相似度越小， 距离越小则相似度越大。 来看一个例子，表5-1是一个用户与其他用户 打分表：
如果需要计算用户1和其他用户之间的相似度，通过欧几里得距离 公式可以得出：
参考
感谢帮助！
- Spark MLlib机器学习实践（第2版）
本文作者： yiyun
本文链接： https://moeci.com/posts/分类-大数据/Spark-MLlib/
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