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。
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。
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。
热门国家/地区访客分布
| 国家 | 流量占比 | 月访问量 | 人均访问时长 | 人均访问页数 | 跳出率 |
|---|---|---|---|---|---|
匈牙利 | 3.85% | 2.51% | 0秒 | 1 | 76.69% |
墨西哥 | 5.82% | 12.57% | 7秒 | 3 | 5.84% |
菲律宾 | 6.84% | -2.69% | 32秒 | 1 | 74.81% |
印度 | 8.50% | -11.13% | 164秒 | 2 | 65.53% |
美国 | 15.08% | -2.57% | 270秒 | 3 | 53.89% |
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