Spark 是一個(gè)流行的分布式計(jì)算框架,提供了豐富的算法庫和工具,可以用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖計(jì)算等任務(wù)。以下是 Spark 中常用的一些算法:
1. 數(shù)據(jù)處理算法:
- MapReduce
- Filter
- Join
- GroupBy
- Aggregate
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法:
- 線性回歸(Linear Regression)
- 邏輯回歸(Logistic Regression)
- 決策樹(Decision Trees)
- 隨機(jī)森林(Random Forest)
- 支持向量機(jī)(Support Vector Machines)
- 聚類算法(K-means clustering)
- 主成分分析(Principal Component Analysis)
3. **圖計(jì)算算法**:
- PageRank
- Label Propagation
- Connected Components
- Triangle Counting
- Single-Source Shortest Paths
4. 推薦系統(tǒng)算法:
- 協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)
- ALS(Alternating Least Squares)
5. 特征工程算法:
- 特征提取與轉(zhuǎn)換
- 特征選擇
- 特征縮放
這些算法僅是 Spark 中的一部分,Spark 提供了豐富的算法庫和工具,支持用戶進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖計(jì)算等各種任務(wù)。