spark常用的算法有哪些

Spark 是一个流行的分布式计算框架，提供了丰富的算法库和工具，可以用于大规模数据处理、机器学习和图计算等任务。以下是 Spark 中常用的一些算法：

1. 数据处理算法：

   • MapReduce
   • Filter
   • Join
   • GroupBy
   • Aggregate

2. 机器学习算法：

   • 线性回归（Linear Regression）
   • 逻辑回归（Logistic Regression）
   • 决策树（Decision Trees）
   • 随机森林（Random Forest）
   • 支持向量机（Support Vector Machines）
   • 聚类算法（K-means clustering）
   • 主成分分析（Principal Component Analysis）

3. 图计算算法：

   • PageRank
   • Label Propagation
   • Connected Components
   • Triangle Counting
   • Single-Source Shortest Paths

4. 推荐系统算法：

   • 协同过滤（Collaborative Filtering）
   • ALS（Alternating Least Squares）

5. 特征工程算法：

   • 特征提取与转换
   • 特征选择
   • 特征缩放

这些算法仅是 Spark 中的一部分，Spark 提供了丰富的算法库和工具，支持用户进行大规模数据处理、机器学习和图计算等各种任务。