电力大数据处理、存储与分析的调研报告

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在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用SparkMLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示SparkMLlib在机器学习领域的强悍。Spark机器学习API包含两个package：spark.mllib和spark.ml。spark.mllib包含基于弹性数据集（RDD）的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有：相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据降维。spark.ml提供建立在DataFrame的机器学习API，DataFrame是SparkSQL的核心部分。这个包提供开发和管理机器学习管道的功能，可以用来进行特征提取、转换、选择器和机器学习算法，比如分类和

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首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系 统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计 算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数 据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

本资料为阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家少杰在云栖大讲堂数据智能技术论坛上的演讲PPT。