29 | Spark MLlib Pipeline：高效开发机器学习应用

Spark MLlib Pipeline是一套基于DataFrame的高阶开发API，旨在提高机器学习应用的开发效率。Pipeline的核心组件包括Transformer和Estimator，通过它们可以构建端到端的机器学习流水线，避免重复开发，提升开发效率。文章深入解释了Pipeline的核心组件及其功能，并结合具体代码示例，展示了如何构建Pipeline、准备数据、定义Transformer和Estimator，以及如何使用Pipeline进行模型训练和保存。通过文章的讲解，读者可以快速了解Spark MLlib Pipeline的作用、定义及使用方法，为他们提供了清晰的技术概览，帮助他们更好地应用该技术进行机器学习应用开发。Pipeline的优势在于提升开发效率，消除测试样本与训练样本不一致的隐患，以及在作业内外的代码复用。读者还可以学习如何利用Pipeline完成数据推断和模型选型，从而降低开发成本，将精力集中在特征工程与模型调优上。整个文章围绕特征工程、模型训练和机器学习流水线等方面，梳理了Spark MLlib子框架为开发者提供的能力，使读者能够灵活地应对不断变化的业务需求。