Spark 是一个流行的分布式计算框架，提供了丰富的算法库和工具，可以用于大规模数据处理、机器学习和图计算等任务。以下是 Spark 中常用的一些算法：
1. 数据处理算法：
- MapReduce
- Filter
- Join
- GroupBy
- Aggregate
2. 机器学习算法：
- 线性回归（Linear Regression）
- 逻辑回归（Logistic Regression）
- 决策树（Decision Trees）
- 随机森林（Random Forest）
- 支持向量机（Support Vector Machines）
- 聚类算法（K-means clustering）
- 主成分分析（Principal Component Analysis）
3. **图计算算法**：
- PageRank
- Label Propagation
- Connected Components
- Triangle Counting
- Single-Source Shortest Paths
4. 推荐系统算法：
- 协同过滤（Collaborative Filtering）
- ALS（Alternating Least Squares）
5. 特征工程算法：
- 特征提取与转换
- 特征选择
- 特征缩放
这些算法仅是 Spark 中的一部分，Spark 提供了丰富的算法库和工具，支持用户进行大规模数据处理、机器学习和图计算等各种任务。
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