工业大数据挖掘利器——Spark MLlib

一提到大数据，人们首先会想到在互联网和商业等环境中，利用大量的行为数据来分析用户行为和预测市场趋势等应用。但是对工业大数据的定义和应用却很难直观地理解和想象。

一提到大数据，人们首先会想到在互联网和商业等环境中，利用大量的行为数据来分析用户行为和预测市场趋势等应用。但是对工业大数据的定义和应用却很难直观地理解和想象。工业大数据的挑战和目的则要通过“3B”和“3C”来理解。

工业大数据应用的“3B”挑战：

· Bad Quality——在工业大数据中，数据质量问题一直是许多企业所面临的挑战。

· Broken——工业对于数据的要求并不仅在于量的大小，更在于数据的全面性。

· Below the Surface——除了对数据所反映出来的表面统计特征进行分析以外，还应该关注数据中所隐藏的相关性。

工业大数据分析的“3C”目的：

· Comparison（比较性）——从比较过程中获取洞察，既包括比较相似性，也包括比较差异性。

· Correlation (相关性)——如果说物联网是可见世界的连接，那么所连接对象之间的相关性就是不可见世界的连接。

· Consequence (因果性)——数据分析的重要目的是进行决策支持，在制定一个特定的决策时，其所带来的结果和影响应该被同等地分析和预测。

为此，我们发现Spark MLlib是一款非常优秀的工业大数据挖掘工具，拥有顶尖的数据处理、数据挖掘课数据可视化，是数据从业者必备的一把利器。Spark是一个开源集群运算框架，擅长迭代计算。最初是由加州大学柏克利分校AMPLab所开发。Spark使用了内存内运算技术，在内存上的运算速度比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是在磁盘上运行也能快10倍。Spark允许将数据加载至集群内存，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。

Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容：

学习算法：分类、回归、聚类和协同过滤；

特征处理：特征提取、变换、降维和选择；

管道(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习管道的工具；

持久性：保存和加载算法，模型和管道；

实用工具：线性代数，统计，最优化，调参等工具。

上表总结了 Spark MLlib 支持的功能结构，可以看出Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架；实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等算法。

大数据能够带来巨大的商业价值已经毋庸置疑，各行各业均已开展了一场无形的较量，数据提供商、服务提供商都想在这片蓝海强占先机。而目前，Spark已经成为了现在大数据领域最火的开源软件，Spark也被许多企业尤其是互联网企业广泛应用到商业项目中，在国内包括阿里、百度、腾讯、网易、搜狐等。