极客笔记Scala org.apache.spark.ml.classification和org.apache.spark.mllib.classification之间的区别
在本文中，我们将介绍Scala中org.apache.spark.ml.classification和org.apache.spark.mllib.classification之间的区别。这两个包都是Apache Spark中用于分类任务的工具包，但它们在实现上有一些重要的区别。
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1. 现代套件与传统套件
org.apache.spark.ml.classification是Spark中的现代机器学习套件，采用了DataFrame API作为主要的数据结构。它更加模块化和灵活，具有易于使用和扩展的特点。它使用的是基于DataFrame的机器学习流水线，可以将多个数据转换和模型拟合步骤组合在一起，形成一个完整的机器学习工作流。
相比之下，org.apache.spark.mllib.classification是Spark中的传统机器学习套件，采用的是RDD（弹性分布式数据集）作为数据结构。它更适合于传统的机器学习任务，并且与其他Spark MLlib功能更紧密集成。
2. 数据结构的差异
org.apache.spark.ml.classification使用的主要数据结构是DataFrame，它是一个带有命名列的分布式数据集合。DataFrame提供了更高级别的API，使得数据的处理和分析更加方便。它也支持Spark SQL的查询和数据处理操作，使得数据的处理更加直观和灵活。
相比之下，org.apache.spark.mllib.classification使用的数据结构是RDD，它是由分布式对象（例如，集合或数组）组成的弹性分布式数据集合。RDD提供了更底层的API，并且可以基于它来编写更加灵活和优化的机器学习算法。
3. 算法实现的不同
org.apache.spark.ml.classification中的算法实现主要基于DataFrame API，通过使用Estimator、Transformer和Pipeline等概念来完成机器学习任务。Estimator代表具有一些参数的算法或算法的主要步骤，Transformer代表将DataFrame转换为其他DataFrame的算法步骤，而Pipeline是将多个Estimator和Transformer组合在一起形成一个机器学习工作流的工具。
而org.apache.spark.mllib.classification中的算法实现是基于RDD API的，使用了更传统的机器学习算法。虽然也可以通过编写一些包装器来使用DataFrame，但它的主要关注点还是在RDD上。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用两个包中的分类算法进行二元分类：
// org.apache.spark.ml.classification示例
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("classificationExample").getOrCreate()
// 创建一个DataFrame作为数据集
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
// 创建一个逻辑回归模型
val lr = new LogisticRegression()
// 使用数据集拟合模型
val model = lr.fit(data)
// 生成预测
val predictions = model.transform(data)
// 显示预测结果
predictions.show()
// org.apache.spark.mllib.classification示例
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS, LogisticRegressionModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
// 创建一个SparkContext
val sc = new SparkContext("local", "classificationExample")
// 准备一些训练数据
val data = sc.textFile("data/mllib/sample_svm_data.txt")
val parsedData = data.map { line =>
val parts = line.split(' ')
LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(',').map(_.toDouble)))
}
// 通过训练数据创建逻辑回归模型
val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().run(parsedData)
// 在训练数据上进行预测
val predictionAndLabels = parsedData.map { case LabeledPoint(label, features) =>
val prediction = model.predict(features)
(prediction, label)
}
// 打印预测结果
predictionAndLabels.take(10).foreach(println)
总结
org.apache.spark.ml.classification和org.apache.spark.mllib.classification是Spark中用于分类任务的不同工具包。org.apache.spark.ml.classification采用了更现代和模块化的方式，使用DataFrame作为主要数据结构，而org.apache.spark.mllib.classification则更适合传统的机器学习任务，并且基于RDD作为数据结构。根据具体的需求和任务，选择合适的工具包可以更方便地进行机器学习任务的开发和调试。