大数据快速运算（共享）

Spark中的机器学习流程大致分为三个阶段，即数据准备阶段、训练模型评估阶段以及部署预测阶段。

1 . 数据准备阶段

在数据准备阶段，将数据收集系统采集的原始数据进行预处理，清洗后的数据便于提取特征字段与标签字段，从而生产机器学习所需的数据格式，然后将数据随机分为3个部分，即训练数据模块、验证数据模块和测试数据模块。

2．训练模型评估阶段

通过Spark MLlib库中的函数将训练数据转换为一种适合机器学习模型的表现形式，然后使用验证数据集对模型进行测试来判断准确率，这个过程需要重复许多次，才能得出最佳模型，最后使用测试数据集再次检验最佳模型，以避免过渡拟合的问题。

3．部署预测阶段 

通过多次训练测试得到最佳模型后，就可以部署到生产系统中，在该阶段的生产系统数据，经过特征提取产生数据特征，使用最佳模型进行预测，最终得到预测结果。这个过程也是重复检验最佳模型的阶段，可以使生产系统环境下的预测更加准确。