spark mllib相对于sklearnkeras ， 如何让Spark版本兼容Spark1.6，大部分机器学习相关类使用的向量还是org 。阿帕奇，spark.mllib.Linalg .已经基本改成org了 ， 阿帕奇 ， spark.ml.linalg.vector ， 对应的Vectorsobject也是如此 。
1、编程开发都有哪些常用的开源框架?对于程序员来说，大部分都是在学习编程语言，编程一直是互联网软件开发领域的主流编程语言之一 。今天，我们来看看我们的生态系统中包含了哪些框架 。我们的生态环境是开放自由的 。在Sun/Oracle、Google、Apache、Eclipse Foundation等各大厂商以及科技巨头的共同努力下，我们的生态圈异常繁荣，各种优秀的开源框架层出不穷 。
SpringCloudSpringCloud是基于SpringBoot的一套分布式系统下的微服务构建框架，包含了很多子项目，比如SpringCloudConfig，SpringCloudStream等等 。Hadoop/SparkHadoop是一个应用非常棒的大数据框架，是大数据领域标志性的解决方案 。
2、如何快速的学会大数据 分析实战案例深入解析1、大数据前沿知识及hadoop介绍2、高级hadoop部署3、大数据导入与存储4、Hbase理论与实践5、Spaer配置与使用场景6、spark大数据分析原理7、hadoopspark 。1.第一阶段:大数据前沿知识及hadoop介绍，大数据前言知识介绍 ， 课程介绍，Linux及unbuntu系统基?。琱adoop单机及伪分发模式安装配置 。
Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析 。使用HDFS提供的api操作HDFS文件 。Mapreduce的概念和思想 。3.第三阶段:大数据导入和存储 。mysql数据库基础知识，hive基本语法 。蜂巢结构和设计原则 。配置单元部署安装和案例 。sqoop的安装和使用 。sqoop组件被导入到配置单元中 。
3、Spark原生GPU调度的前世今生众所周知，GPU作为通用加速硬件，在图形图像处理、深度学习、高性能计算等领域的应用越来越广泛，成效显著 。在ML/DL领域，Tensorflow、PyTorch等深度学习框架比较流行，而Spark提供的GraphX、MlLib可以做一些机器学习，但是在深度学习的战场上并没有优势 。最大的问题在于硬件加速 。在3.0之前，社区版的Spark没有调度GPU的方法 。
Spark的加速器ware任务调度:Spark 24615设计草图:Spark 27005In 2018年Hadoop3.1YARN已经支持GPU调度 。ApacheSpark支持的资源管理器YARN和Kubernetes已经支持GPU 。
4、Spark和MapReduce相比,都有哪些优势?【spark mllib 源码分析】在实际应用中，由于MapReduce在处理大量数据时的高延迟，Hadoop无法处理很多时间关键的场景，越来越多的公司开始采用Spark作为计算大数据的核心技术 。Spark相比MapReduce有什么优势？一个最明显的优势就是性能的大规模提升 。一般来说，我们可以把MapReduce理解为手工车间生产 ， 每项任务都是由车间独立完成的 。
