Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。
在执行效率上性能也明显优于MapReduce。
一、核心功能：
ML提供的算法包括：
- 分类：逻辑回归，原生Bayes算法
- 回归：线性回归，生存回归
- 决策树，随机森林，梯度提升决策树
- 推荐：交替最小二乘法（ALS）
- 聚类：K-means，高斯混合（GMMS）
- 主题模型：隐含狄利克雷分布（英語：Latent Dirichlet allocation，简称LDA）
- 频繁项集，关联规则，序列样式探测
工具包括：
- 特征转化：标准化，归一化，hashing
- ML pipeline并行处理
- 模型评估和超参数调优
- 模型持久化：保存和加载模型
二、mllib和其他竞品
2.1 mllib和Pandas/sklearn
你也许要问Spark提供这些机器学习的库和Python自己的sklearn/pandas有区别吗？实际上Spark的mmlib解决的是一种数据集很大的场景，这时候Spark提供了cluster模式来处理巨大数据集。这时候Pandas可能因为内存不足而无法胜任。
换句话说，如果Spark能将数据集缩减到pandas/sklearn能够处理的大小，他们也不是不可以。
Sparks和pandas/sklearn也可以互相配合。比如说Spark dataframes有个toPandas()方法返回pandas dataframe。只要这个dataframe在你要求的内存范围内，它就可以交付给pandas/sklearn处理。
2.2 mmlbi和spark.ml
Spark除了mmlib，还有一个叫spark.ml
mmlib专注于RDD和DataFrame的API
三、实战mmlib
我们来实战下mmlib如何使用
3.1 spark环境：
首先需要安装java和scala。因为我的开发机使用ubuntu，直接使用apt工具安装
代码语言：bash复制apt install openjdk-17-jre-headless scala接着安装spark，
代码语言：bash复制wget https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz然后解压移动到/usr/local/spark
代码语言：bash复制tar xvf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz
mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 /usr/local/spark
#接着把spark的工作目录加入到PATH中
export PATH=$PATH:/usr/local/spark/bin安装pyspark
代码语言：bash复制pip install pyspark3.2 mllib
我们先把spark的repo下载下来
代码语言：bash复制git clone https://github.com/apache/spark.git然后进入spark目录
代码语言：bash复制 cd spark然后使用spark-submit执行这个client脚本运行一个推荐系统的过程：训练模型和使用模型预测。
代码语言：bash复制spark-submit --driver-memory 2g examples/src/main/python/mllib/recommendation_example.py这段代码从数据加载开始，使用ALS训练模型，再使用训练数据集合评估模型的均方误差。最后把模型持久化保存下来。
代码语言：python代码运行次数：0复制
from pyspark.mllib.recommendation import ALS, MatrixFactorizationModel, Rating
# Load and parse the data
data = sc.textFile("data/mllib/als/test.data")
ratings = data.map(lambda l: l.split(','))
.map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2])))
# Build the recommendation model using Alternating Least Squares
rank = 10
numIterations = 10
model = ALS.train(ratings, rank, numIterations)
# Evaluate the model on training data
testdata = ratings.map(lambda p: (p[0], p[1]))
predictions = model.predictAll(testdata).map(lambda r: ((r[0], r[1]), r[2]))
ratesAndPreds = ratings.map(lambda r: ((r[0], r[1]), r[2])).join(predictions)
MSE = ratesAndPreds.map(lambda r: (r[1][0] - r[1][1])**2).mean()
print("Mean Squared Error = " str(MSE))
# Save and load model
model.save(sc, "target/tmp/myCollaborativeFilter")
sameModel = MatrixFactorizationModel.load(sc, "target/tmp/myCollaborativeFilter")
