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使用方便

可用于 Java、Scala、Python 和 R。
MLlib 適合Spark的 API，并與 Python（從 Spark 0.9 開始）和 R 庫（從 Spark 1.5 開始）中的NumPy互操作。您可以使用任何 Hadoop 數(shù)據(jù)源（例如 HDFS、HBase 或本地文件），從而輕松插入 Hadoop 工作流。

表現(xiàn)

高質(zhì)量算法，比 MapReduce 快 100 倍。
Spark 擅長(zhǎng)迭代計(jì)算，使 MLlib 能夠快速運(yùn)行。同時(shí)，我們關(guān)心算法性能：MLlib 包含利用迭代的高質(zhì)量算法，并且可以產(chǎn)生比有時(shí)在 MapReduce 上使用的單遍近似更好的結(jié)果。

無處不在

Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 上運(yùn)行，或在云中針對(duì)不同的數(shù)據(jù)源運(yùn)行。
您可以使用其集群模式在EC2、Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes上運(yùn)行 Spark 。訪問HDFS、?Apache Cassandra、?Apache HBase、?Apache Hive和數(shù)百個(gè)其他數(shù)據(jù)源?中的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)評(píng)估

MLlib(ApacheSpark)瀏覽人數(shù)已經(jīng)達(dá)到1,145，如你需要查詢?cè)撜镜南嚓P(guān)權(quán)重信息，可以點(diǎn)擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進(jìn)入；以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考，建議大家請(qǐng)以愛站數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，更多網(wǎng)站價(jià)值評(píng)估因素如：MLlib(ApacheSpark)的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗(yàn)等；當(dāng)然要評(píng)估一個(gè)站的價(jià)值，最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要，一些確切的數(shù)據(jù)則需要找MLlib(ApacheSpark)的站長(zhǎng)進(jìn)行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等！

特別聲明

本站OpenI提供的MLlib(ApacheSpark)都來源于網(wǎng)絡(luò)，不保證外部鏈接的準(zhǔn)確性和完整性，同時(shí)，對(duì)于該外部鏈接的指向，不由OpenI實(shí)際控制，在2023年 5月 13日下午4:40收錄時(shí)，該網(wǎng)頁上的內(nèi)容，都屬于合規(guī)合法，后期網(wǎng)頁的內(nèi)容如出現(xiàn)違規(guī)，可以直接聯(lián)系網(wǎng)站管理員進(jìn)行刪除，OpenI不承擔(dān)任何責(zé)任。

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