数据源

数据源作为机器学习的数据输入，以供给Spark进行机器学习，Spark技术框架除了支持Parquet、CSV、JSON以及JDBC这些常用的数据源，还提供一些特殊数据源的支持，例如，图像或者LIBSVM。

Parquet数据源

该数据源是apache parquet技术框架提供的数据存储格式，是面向列式存储结构，其设计的目标是提供高效以及高性能的数据存储、数据获取、数据压缩以及数据编码。

图像数据源

图像数据源是用于从目录中加载图像，Spark技术框架使用ImageIO的类库加载压缩的图像（jpeg、png等等格式）进行合法的展示，其加载的数据框架（DataFrame）的数据结构类型（StructType）对应的列是image，该图像数据结构存储图像数据，其包含的图像属性如下所示：

origin，字符类型（StringType），表示图像的文件路径 height，整数类型（IntegerType），表示图像的像素高度 width，整数类型（IntegerType），表示图像的像素宽度 nChannels，整数类型（IntegerType），表示图像的通道数量 mode，整数类型（IntegerType），表示图像的OpenCV的兼容性类型 data，二进制类型（BinaryType），表示图像的字节码序列，以OpenCV的兼容性顺序，大多数的情况下是行式的BGR格式

如上所示，是Spark的技术框架对应的ImageDataSource类从指定文件夹中加载图像列表，形成一个DataFrame类型数据集合。

LIBSVM数据源

提供加载libsvm类型数据源的支持，该类型数据源的数据框架（DataFrame）包括两列，label列包括double类型的标签列表，features列包括特征集合，其数据框架描述如下所示：

label，double数据类型，表述数据集的标签的列 features，VectorUDT数据类型，表示特征数据集

如上所示，从指定文件夹中加载libsvm的数据源，并显示数据框架的列表，其中，LIBSVM是支持向量机的类库以及对应的数据集，应用于分类以及回归的机器学习领域。

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