Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）
环境配置：
- spark 2.1.1
- python 3.5.2
- IPython 5.1.0
这里配置了pyspark默认以ipython模式启动。（IPython是一个交互式比较好的科学计算包）。
命令行中输入 pyspark（这里需要提前配置好环境变量），启动spark。
对于spark来说，与python相关的机器学习库都在pyspark.ml包中，
首先导入模块Vectors和KMeans，创建数据集，spark2.1推荐使用DataFrame,我们这里通过
spark.createDataFrame创建数据集，直接调用KMeans算法这里设置k=2，分为两类。
坑一：Row is read-only
解决办法
rows[0].prediction == rows[1].prediction
True
rows[2].prediction == rows[3].prediction
True
坑二：Mkdirs failed to create file:/C:/Users/Adminstrator/kmeas/metadata.....
解决办法：
C盘换成其他盘，可能C盘为系统盘不能修改，比如换成F盘。
坑三：填了一坑，又来一坑，java.io.IOException:Path F:/spark already exists.Please use write overwirte().save(path) to overwrite it.
解决办法：
temp_path = "F:/"
kmeans_path = temp_path+"kmeans"
把模型存起来，然后需要的时候调用模型。这个场景应用比较普遍。
结论：通过pyspark对数据点用Kmeans聚集为2类，熟悉了Kmeans机器学习算法在spark中的实现，总结了一些常见的错误。注意各种包的导入。
参考文献：1.http://spark.apache.org/docs/2.1.1/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.clustering.KMeans
