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4.2 核心算法库巡礼：四类负载的执行形态 本节摘要：MLlib 的算法按执行形态分四类——逐样本预测的线性模型、按特征分裂的树集成、迭代靠近中心的聚类、按用户物品分组的协同过滤。本节各取代表算法做最小可跑示例，从引擎视角讲它们的 Shuffle 形态与并行特征，给出选型对照。 分类回归：宽一行，窄一片 线性模型每轮迭代对每个分区独立算梯度局部和，再一次 Shuffle 归约——梯度向量不大，Shuffle 成本可控。 会员。《4.2 核心算法库巡礼：四类负载的执行形态》收录于灏天文库文集《Spark大数据分析与处理实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/178-spark%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B8%8E%E5%A4%84%E7%90%86%E5%AE%9E%E6%88%98

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