Spark 是一個流行的分布式計算框架，提供了豐富的算法庫和工具，可以用于大規模數據處理、機器學習和圖計算等任務。以下是 Spark 中常用的一些算法：
1. 數據處理算法：
- MapReduce
- Filter
- Join
- GroupBy
- Aggregate
2. 機器學習算法：
- 線性回歸（Linear Regression）
- 邏輯回歸（Logistic Regression）
- 決策樹（Decision Trees）
- 隨機森林（Random Forest）
- 支持向量機（Support Vector Machines）
- 聚類算法（K-means clustering）
- 主成分分析（Principal Component Analysis）
3. **圖計算算法**：
- PageRank
- Label Propagation
- Connected Components
- Triangle Counting
- Single-Source Shortest Paths
4. 推薦系統算法：
- 協同過濾（Collaborative Filtering）
- ALS（Alternating Least Squares）
5. 特征工程算法：
- 特征提取與轉換
- 特征選擇
- 特征縮放
這些算法僅是 Spark 中的一部分，Spark 提供了豐富的算法庫和工具，支持用戶進行大規模數據處理、機器學習和圖計算等各種任務。
