Apache Spark incluye una librería integrada llamada MLlib, diseñada para ejecutar algoritmos de Machine Learning en entornos distribuidos. Esta herramienta permite procesar grandes volúmenes de datos y construir modelos escalables de manera eficiente.

Características de MLlib

1. Escalabilidad: Procesamiento distribuido de datos en clústeres.
2. Variedad de algoritmos: Soporta clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensionalidad, entre otros.
3. Integración nativa: Compatible con Spark SQL, DataFrames y RDDs.
4. Optimización: Incluye técnicas para entrenar modelos con datos masivos.

Flujo de Trabajo en MLlib

El flujo típico de un proyecto de Machine Learning en Spark sigue estos pasos:

1. Preparación de datos:
   • Limpieza y preprocesamiento.
   • Transformaciones necesarias para convertir los datos en un formato adecuado.
2. Entrenamiento del modelo:
   • Elección del algoritmo y configuración de hiperparámetros.
3. Evaluación:
   • Validación del modelo utilizando métricas relevantes.
4. Predicción:
   • Aplicación del modelo entrenado a nuevos datos.
5. Despliegue:
   • Implementación del modelo en producción.

Preparación de Datos

Crear un DataFrame para Machine Learning

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# Crear una sesión de Spark
spark = SparkSession.builder.appName("MLlibEjemplo").getOrCreate()

# Cargar datos de ejemplo
data = [(1, 2.0, 3.0, 1.0),
        (2, 1.0, 2.0, 0.0),
        (3, 4.0, 5.0, 1.0)]

columns = ["id", "feature1", "feature2", "label"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# Combinar características en un solo vector
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features")
transformed_df = assembler.transform(df)
transformed_df.show()