Spark MLlib机器学习实践（第2版）
王晓华
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王晓华
Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为13章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，最后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。
其实不太行，你叫spark MLlib真的有点牵强，为啥呢，书里面所有的例子不用spark也能实现，就用python不是一样吗，没有看到spark的分布式的价值及原理，很多算法都必须要在一个地方反复迭代的，我不知道分布式帮上了什么忙。第二，很多算法的数学原理没有讲透，也不生动形象，那不如不讲，直接贴代码吧，全是包装好了的，看不到任何细节，但是我还是花了8个小时看他，所以评价一般吧
前两章可以跳过，第三章例子有些会有问题，可以明显感觉到不是编程科班出身，只是按自己的理解把spark和Scala作为工具使用
之前一直是基于sklearn的机器学习，未能与业务相通。基于spark的机器学习正好有所弥补，完善了我Java系的知识体系，也算是打通了搜索推荐相关的实践链路。