Spark架构图如下：

Spark 的计算过程：Stage内部数据高效并行计算，Stage边缘处进行消耗资源的shuffle或者reduce操作。
特征处理方法：
1.类别特征：one-hot编码
2.数值特征：归一化（不同类别特征权重不统一）与分桶（解决特征值分布不均与，过程：特征值高低排序->分位数->分样本->桶id作为特征值）。
ps。当有些特征我们需要用但又不知道怎么用时，可以对其多次不同采样 看看效果。

课后思考请你查阅一下 Spark MLlib 的编程手册，找出 Normalizer、StandardScaler、RobustScaler、MinMaxScaler 这个几个特征处理方法有什么不同。你能试着运行一下 SparrowRecSys 中的 FeatureEngineering 类，从输出的结果中找出，到底哪一列是我们处理好的 One-hot 特征和 Multi-hot 特征吗？以及这两个特征是用 Spark 中的什么数据结构来表示的呢？
Normalizer:正则化，按行处理，对每个 样本计算其p范数（该样本中每个元素除以其范数）。
StandardScaler:标准化，(xi - u) / σ，可得到均值为0，方差为1的正态分布。
RobustScaler： (xi - median) / IQR，（IQR样本的四分位数）
MinMaxScaler：数据归一化，(xi - min(x)) / (max(x) - min(x))，收敛到[0,1]之间