Os componentes do Spark têm como objetivo facilitar o desenvolvimento de projetos com finalidades específicas. Selecione a opção que contém o componente do ecossistema do Spark especializado em aplicações de aprendizado de máquina.
A alternativa CORRETA é a segunda opção, sendo o MLlib pois ele é um componente especializado do ecossistema do Spark para aplicações de aprendizado de máquina.
Para entendermos melhor está afirmação, precisamos conhecer mais sobre Componentes do Spark.
O que são Componentes do Spark?
Os componentes do Spark são partes do ecossistema do Spark que fornecem funcionalidades específicas para ajudar os desenvolvedores a construir aplicativos distribuídos escaláveis.
Alguns dos principais componentes incluem:
Spark Core: o núcleo do Spark, que fornece a base para as outras bibliotecas do Spark. Ele fornece funcionalidades como gerenciamento de cluster, gestão de memória e gerenciamento de tarefas.
Spark SQL: permite acesso aos dados através de consultas SQL e fornece suporte para formatos de dados como JSON, Parquet e Avro.
MLlib: biblioteca de aprendizado de máquina para Spark, que fornece algoritmos e ferramentas para construir e avaliar modelos de aprendizado de máquina.
GraphX: biblioteca para processamento de gráficos para Spark, que fornece ferramentas para construir, transformar e consultar gráficos distribuídos.
Portanto, ele fornece uma ampla variedade de ferramentas de aprendizado automático, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e modelos de recomendação, assim como ferramentas para avaliar e otimizar esses modelos.
Ele também inclui funções para manipular e preparar dados para uso em modelos de aprendizado de máquina, como funções para transformar e selecionar recursos.
Aprenda mais sobre Aprendizado de Máquina aqui: https://brainly.com.br/tarefa/51693316
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O que são Componentes do Spark?
Os componentes do Spark são partes do ecossistema do Spark que fornecem funcionalidades específicas para ajudar os desenvolvedores a construir aplicativos distribuídos escaláveis.
Alguns dos principais componentes incluem:
Portanto, ele fornece uma ampla variedade de ferramentas de aprendizado automático, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e modelos de recomendação, assim como ferramentas para avaliar e otimizar esses modelos.
Ele também inclui funções para manipular e preparar dados para uso em modelos de aprendizado de máquina, como funções para transformar e selecionar recursos.
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