摘要：Spark在实际的工业生产和实践中已经获得了广泛的应用,但是由于其诞生的时间较晚,版本更新速度慢。现阶段,使用Spark框架在某些具体的大数据场景中能对其挖掘,就要结合原有的模块改写部分功能,发挥其应有的作用。解决大数据挖掘问题的同时,Spark框架由于功能性不足,如进行机器学习库的时候的MLlib里面解决关联新问题的分布式机器学习算法还有不足之处。故此,该文就Spark大数据挖掘技术开展深入的研究,希望能为该领域研究提供参考。

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