Spark K-means是一种基于Spark框架的分布式机器学习算法,用于聚类分析。它通过将数据集分割成多个分区,并在集群中的多个节点上并行处理这些分区,从而实现高效的计算。
在Spark K-means中,性能随节点/实例的增加而降低的原因主要有两个方面:
为了提高Spark K-means的性能,可以采取以下措施:
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