1
条回答
写回答
写回答
-
技术角度上，面向的数据集类型不一样：ML 的 API 是面向 Dataset 的（Dataframe 是 Dataset 的子集，也就是 Dataset[Row]）， mllib 是面对 RDD 的。Dataset 和 RDD 有啥不一样呢？Dataset 的底端是 RDD。Dataset 对 RDD 进行了更深一层的优化，比如说有 sql 语言类似的黑魔法，Dataset 支持静态类型分析所以在 compile time 就能报错，各种 combinators（map，foreach 等）性能会更好，等等。
编程过程上，构建机器学习算法的过程不一样：ML 提倡使用 pipelines，把数据想成水，水从管道的一段流入，从另一端流出。ML 是1.4比 Mllib 更高抽象的库，它解决如果简洁的设计一个机器学习工作流的问题，而不是具体的某种机器学习算法。未来这两个库会并行发展。
2021-12-08 21:29:48赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
