① 如何利用spark實現kmeans聚類演算法
用spark做kmeans演算法的例子,里邊導入的數據總是有sample_linear_regression_data.txt sample_svm_data。
② spark和hadoop的區別
hadoop:是分布式存儲系統，同時提供分布式計算環境，存儲稱為hdfs，計算稱為maprece 簡稱MR。
spark：是一個分布式計算框架，類似於hadoop的運算環境，但是比maprece提供了更多支持，與其他系統的對接，一些高級演算法等，可以獨立運行，也可以使用hdfs上的數據，調度任務也可以基於hadoop的yarn來管理。由於整個計算都可以在內存中完成，所以速度自然比傳統的MR計算的快。除此之外spark運行時佔用的系統資源也比MR小得多，相比較屬於輕量級運行。最核心的也是它提供的分析學習演算法，這個大部分分布式架構不具有的。
一般spark下的編程多數基於scala來完成，而非java，所以想學習spark一定要學習scala語言
③ 大數據中的Spark指的是什麼
謝謝邀請！
spark最初是由伯克利大學的amplab於2009年提交的一個項目，現在已經是Apache軟體基金會最活躍的項目，對於spark,apache給出的官方定義是：spark是一個快速和通用的大數據處理引擎。可以理解為一個分布式大數據處理框架，spark是基於Rdd(彈性分布式數據集)，立足於內存計算，在「one stack to rule them all」 的思想引導下 ，打造了一個可以流式處理（spark streaming）,機器學習（mllib）,實時查詢（spark sql）,圖計算（graphx）等各種大數據處理，無縫連接的一棧式計算平台，由於spark在性能和擴展上快速，易用，通用的特點，使之成為一個一體化，多元化的大數據計算平台。
spark的一棧式優勢
1 快速處理，比hadoop快100倍，因為spark是基於內存計算，而hadoop是基於磁碟計算
2易用性，spark支持多種語言
3 通用性強，可以流式處理，及時查詢，圖計算，機器學習
4 可以和hadoop數據集成，運行在yarn上，統一進行資源管理調度
5 活躍和壯大的社區
以上是關於spark的簡單定義，希望我的回答可以採納，謝謝
④ maprece 和 spark 的pagerank演算法一樣嗎
，之所以加了0.25是因為初始的概率為1/n，而n為網站數，這里統計網站數又得需要一個MapRece來實現，所以作罷，權當n是手工輸入的。
由於每次迭代後的結果只能放在文件中，所以這里花了很多時間在規范如何輸出，以及map和rece之間如何傳值的問題。
在map中，我們要做的是從輸入文件中獲取alaph和每個網站的轉移概率。例如
A 0.25:B,C,D
B的轉移概率為1/3而且是從A轉向B的
⑤ 如何運行spark mllib 演算法
LS會建立一個user*proct的m*n的矩陣 其中，m為users的數量
⑥ spark中有dbscan演算法嗎
看清楚dbscan演算法中有兩個關鍵的參數是 EPS, and Min group threshold. 直觀的想法是，如果你的eps很大，min-group-threshold 也很大的時候，那你得到的聚類的類數目就會少很多，那你搜索的時候就可能很快收斂。