Spark と MLlib Sparkはオープンソースの分散処理フレームワークです。 Hadoopと比較した場合、インメモリで処理を行うため繰り返しの計算に強く、特に機械学習にメリットがあります。 Sparkは標準でMLlibという機械学習ライブラリを用意していて、キラーアプリといえる存在になっています。 MLlibにはBLASのような著名なアルゴリズムが用意されています。 MLlib と Netlib MLlibのアルゴリズムには、Javaで実装されたjblasが使用されています。 しかし、MLlibのパフォーマンスを高めるために、内部のアルゴリズムをネイティブの実装であるNetlibと差し替えたいと考えるのは自然なことでしょう。 Sparkはそのための手段を用意しています。 netlib-javaのビルド SparkはJavaVM上で動作しますので、JNI経由でNetlibを呼び出すこ
![Spark MLlib でネイティブライブラリを使う - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0dfecf016bdfd8dc9fa4b5621ec5e40414a53c06/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9U3BhcmslMjBNTGxpYiUyMCVFMyU4MSVBNyVFMyU4MyU4RCVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyU4NiVFMyU4MiVBMyVFMyU4MyU5NiVFMyU4MyVBOSVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyU5NiVFMyU4MyVBOSVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MGMyZjEwZGU5MWZhOGM1MzI3YWIwODdiYTllZjg3MmQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwYWRhY2hpajIwMDImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWM4YTNmZGZiODAxNTM2NjFjMDFhMDIyY2QxNjViMTky%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2fc579f78ef611d7baabf10c4bd8f6da)