算是前言吧
之前断断续续，用Spark MLlib 做了将近两个月的数据挖掘，记录点东西。
数据挖掘是有目的的，Spark只是工具
在数据挖掘操作前，需要明确，通过这些计算，你希望从这一堆数据中获取到什么。不然只是每个算法跑一遍，也只能证明你调用Spark API 的能力合格了。
在最开始的时候，进入了一个误区，以为社区炒的火热的Spark是全知全能的。数据挖掘什么的，Spark就能搞定了。然而，Spark毕竟只是一个工具，使用工具归根结底还是人。最开始，只是想掌握Spark这种技术而已，从而忽视了数据挖掘的目的（当然，这也和团队构成有关，一个产品经理加我一个研发，总觉得和业务相关的事由产品经理去实现就行。。。 图样图森破啊 ）
将Spark MLlib 中的算法能跑的都跑了一遍，得到了许多自己根本不知道意义的数据，才发现，其实做了无用功。
数据可视化很重要
看到这个需求的时候，第一反应是找相应的工具。的确有很多数据可视化的工具，画出来的图非常炫。但是，这些工具大部分真的只是画图的工具，需要你将数据整理好输入进去，然后展现出来。然而我需要的则是能够做一些简单汇总计算的操作。于是试过了echarts 、plotyly.js 、R 等等，居然发现是Excel 用的最顺手。然而Excel 却难以处理如此庞大的数据只能进行切割。下一步是该好好学学python了，考虑直接用python on Spark 进行计算，然后对结果画图，这样应该会简单很多。
不要随便造轮子
用Spark用了几天，然后被zb推荐用了weka，方才恍然，TMD世界上怎么有真么方便的工具啊，还要Spark MLlib 干蛋啊。各种算法都整合好，数据处理又方便，还能出简单的图，简直完美。
知己知彼
接上，既然weka这么完美，那为何还要用Spark呢？归根结底，还是数据量太大，只能使用Spark。这也是Spark的优势所在。即便这个玩意，对机器配置要求高，容易OOM，GC一团乱码，还不稳定。然而做离线的机器学习处理，以上这些劣势who care？只要它够快，处理的数据够大，能出结果就行了。没有工具是万能的，只要他能满足你的需求他就是个好工具。
MLlib VS ML
诚然，一开始想上ML的。封装程度更高的API，简洁的Pipeline，一切都是那么美好。然而数据却不是那么美好。很多源数据的清洗没法用SparkSQL 或者 Hive进行。（好吧 我承认我很水，SQL 只是刚会用而已）于是采用了MLlib。
因为数据是存在Hive表里的，思路就如下：
SparkSQL 取数据 ->RDD （进行清洗）->MLlib （进行挖掘） ->python (可视化）
讲故事很重要
说实话，最后计算出来的数据，其实我是看不懂的，还好zb厉害，能够给出各种合理的解释，然后按照相应的方向进行深挖。