大數據spark中ml與mllib的區(qū)別你分清了嗎？-創(chuàng)新互聯(lián)

大數據學習過程中一個重要的環(huán)節(jié)就是spark，但是在spark中有很多的知識點，很多人都傻傻分不清楚，其中，最易搞混的就是ml與mllib的區(qū)別，所以我們不妨來詳細的了解一下二者的區(qū)別。

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首先、關于Spark ML

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1、定義：ark機器學習，對的對象:DataFrame。

   2、主要操作的是DataFrame。其中taFrame是Dataset的子集，也就是Dataset[Row]。DataSet是對RDD的封裝，對SQL之類的操作做了很多優(yōu)化。

   其次、關于Spark MlLib
   1、定義MLlib是Spark的機器學習（ML）庫。其目標是使實用的機器學習具有可擴展性和容易性。在高水平上，它提供了以下工具：

   A、ML算法：常用的學習算法，如分類，回歸，聚類和協(xié)同過濾

   B、特征：特征提取，變換，維數降低和選擇

   C、管道：構建，評估和調整ML管道的工具

   D、持久性：保存和加載算法，模型和流水線

   E、實用程序：線性代數，統(tǒng)計，數據處理等

   2、針對的對象：RDD

   從Spark 2.0開始，軟件包中基于RDD的API spark.mllib已進入維護模式。只修改bug，不增加系新的功能。Spark的主要機器學習API現(xiàn)在是包中的基于DataFrame的API spark.ml。

   最后，二者的區(qū)別總結

   1、編程過程

   (1)構建機器學習算法的過程不一樣：ML提倡使用pipelines，把數據想成水，水從管道的一段流入，從另一端流出。

   (2)大體概念：DataFrame => Pipeline => A newDataFrame

   Pipeline: 是由若干個Transformers和Estimators連起來的數據處理過程

   Transformer：入：DataFrame => 出： Data Frame

   Estimator：入：DataFrame => 出：Transformer

   2、算法接口

   (1)spark.mllib中的算法接口是基于RDDs的；

   (2)spark.ml中的算法接口是基于DataFrames的。

   實際使用中推薦ml，建立在DataFrames基礎上的ml中一系列算法更適合創(chuàng)建包含從數據清洗到特征工程再到模型訓練等一系列工作的MLpipeline；

   比如用樸素貝葉斯舉個例子：

在模型訓練的時候是使用naiveBayes.fit(dataset: Dataset[]):NaiveBayesModel來訓練模型的，返回值是一個naiveBayesModel，可以使用naiveBayesModel.transform(dataset: Dataset[]): DataFrame，進行模型的檢驗，然后再通過其他的方法來評估這個模型， 模型的使用可以參考上面方法，是使用transform來進行預測的，取預測值可以使用select來取值，使用select的時候可以使用“$”label””的形式來取值。類似與sql ，使用起來通俗易懂，且入門的門檻較低。

   3、抽象程度

   (1)mlib主要是基于RDD的，抽象級別不夠高；

   (2)ml主要是把數據處理的流水線抽象出來，算法相當于流水線的一個組件，可以被其他算法隨意的替換，這樣就讓算法和數據處理的其他流程分割開來，實現(xiàn)低耦合。

   4、技術角度上：面向的數據集類型不一樣

   (1)ML的API是面向Dataset的

   (2)mllib是面對RDD的。Dataset和RDD有啥不一樣呢？

   Dataset的底端是RDD。

   Dataset對RDD進行了更深一層的優(yōu)化，比如說有sql語言類似的黑魔法，Dataset支持靜態(tài)類型分析所以在compile time就能報錯，各種combinators（map，foreach等）性能會更好。

   在spark3.0之后，將會廢棄mllib，全面的基于ml。因為ml操作的對象是DataFrame，操作起來會比RDD方便很多。所以，建議新接觸spark的同學可以直接用ml 的方式。

   大數據中的知識點需要大家詳細的去理解和應用，處理數據一旦出錯那么影響的將是整個大局，所以，求學者在學習過程中一定要打好基礎，從而更好的掌握大數據的知識。

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文章題目：大數據spark中ml與mllib的區(qū)別你分清了嗎？-創(chuàng)新互聯(lián)
轉載來于：http://bm7419.com/article34/hcsse.html

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