使用方便

可用于 Java、Scala、Python 和 R。
MLlib 适合Spark的 API,并与 Python(从 Spark 0.9 开始)和 R 库(从 Spark 1.5 开始)中的NumPy互操作 。您可以使用任何 Hadoop 数据源(例如 HDFS、HBase 或本地文件),从而轻松插入 Hadoop 工作流。

表现

高质量算法,比 MapReduce 快 100 倍。
Spark 擅长迭代计算,使 MLlib 能够快速运行。同时,我们关心算法性能:MLlib 包含利用迭代的高质量算法,并且可以产生比有时在 MapReduce 上使用的单遍近似更好的结果。

无处不在

Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 上独立运行,或在云中针对不同的数据源运行。
您可以使用其独立集群模式在EC2、Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes上运行 Spark 。访问HDFS、 Apache Cassandra、 Apache HBase、 Apache Hive和数百个其他数据源 中的数据。

    数据统计

    数据评估

    MLlib(ApacheSpark)浏览人数已经达到66,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:MLlib(ApacheSpark)的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找MLlib(ApacheSpark)的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

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