KMeans-PySpark：在Spark中的Python分布式K-means聚类实现

简介：
本项目为基于Apache Spark平台的Python实现的分布式K-means算法。旨在高效处理大规模数据集上的无监督学习任务。 为了确保本地开发与运营的顺利进行，请确认已安装Python 2.7以及pip工具。接下来运行命令：`pip install -r requirements.txt`。 正在执行的工作使用中央作业管理模块中的src/index.py文件来启动所有任务，无需对此文件做任何修改。通过以下格式调用python脚本以指定具体操作： ``` python src/index.py [file2] ... ``` 参数定义如下： - ``：指代`src/spark_jobs.py`中定义的具体作业函数名称。 - ``：生成的簇的数量。 - ``：数据文件路径，可以是项目内部绝对路径或本地相对路径。 这些任务可能需要多个输入文件。只需按照上述格式附加更多文件即可，例如： ``` python src/index.py user__reputation__to__upvotes_cast 3 tests/fixtures/users.xml ``` 所有新增的工作应遵循src目录下的结构和命名约定进行开发与部署。