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Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，具有可伸缩、基于内存计算等特点，已经成为轻量级大数据快速处理的统一平台，各种不同的应用，如实时流处理、机器学习、交互式查询等，都可以通过Spark建立在不同的存储和运行系统上。更多关于Spark信息请参见官网Spark。
机器学习算法加速库是经过优化的算法库，兼容Spark原生API，对机器学习算法进行了性能优化，大幅提升了大数据算法场景的计算性能，该库支持鲲鹏处理器的体系架构，目前新版本为1.2.0，提供的机器学习算法如下：
- GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）
- RF（Random Forest，随机森林）
- SVM（Support Vector Machines，支持向量机）
- Kmeans（K-means Clustering，K-平均算法）
- DecisionTree（决策树算法）
- LinearRegression（线性回归）
- Logistic Regression（逻辑回归）
- PCA（Principle Component Analysis，主成分分析）
- SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）
- LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分布）
- PrefixSpan（Prefix-Projected Pattern Growth，前缀投影的模式挖掘）
- ALS（Alternating Least Squares，交替最小二乘法）
- KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）