1.一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)读入样本数据，将样本数据转换成改进的样本格式，主要是为了将features经过hash后保存在Long类型的Buffer中并留出int类型的ids空列方便对其进行后面转换；

2)对样本数据中的高频特征进行划分，得到FeatureMap(高频特征被划分成多行后的存储格式)；

3)设置最大广播数量，根据最大广播数量计算FeatureMap的分区partition；

4)根据FeatureMap的分区partition数量进行循环迭代，分片广播大量特征，让样本一开始转换为设定格式的样本数据，根据FeatureMap去索引对应特征的编码进行替换；

5)最后对完成替换的样本进行格式转换，得到libsvm格式的数据。

2.根据权利要求1所述的一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法，其特征在于，所述步骤1)读入样本数据，将样本数据转换成改进的样本格式，具体格式为：其中features是明文的特征，经过hash后保存在Long类型的Buffer中；ids(初始为空)是特征编码后的Buffer，类型为Int；在编码转换的过程中，不断的将查找到的feature转换成id，同时在features的buffer里删除掉已经转换后的feature，并将编码的id写入到ids这个buffer中。

3.根据权利要求2所述的一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法，其特征在于，所述步骤2))对样本数据中的高频特征进行划分，得到FeatureMap具体包括：对样本数据中的features进行划分，由一行变多行，同时进行murmurhash，将String数据hash到64位的空间中，MurmurHash算法是一种非加密hash算法，这里是将分开后的每一个特征进行hash,并同时统计特征频次，对低频特征进行过滤，对剩余的特征进行编号，产生FeatureMap，格式为[feature:Long,id:Int]。

4.根据权利要求3所述的一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法，其特征在于，所述3)设置最大广播数量，根据最大广播数量计算FeatureMap的分区partition，具体包括步骤：设置最大广播数量，然后根据最大广播数量，设置最大不超过这个最大广播数量的分区大小，并计算得到FeatureMap的分区partition,其格式如下：[feature:Long,id:Int,part:int]。

5.根据权利要求4所述的一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法，其特征在于，所述步骤4)根据FeatureMap的分区partition数量进行循环迭代，分片广播大量特征，具体包括：在每一轮的广播中，样本根据该FeatureMap去索引对应特征的编码，然后进行替换，具体操作为，遍历FeatureMap，每个特征都有其对应的一开始编好的哈希值,样本根据这个哈希值查找到对应样本位置，在该列进行操作，删除样本中features中对应的特征，并将编码插入到ids中；每一轮遍历FeatureMap后，结束当前广播并释放该FeatureMap，然后进入下一轮广播，直到所有FeatureMap遍历结束，以此通过一次数据扫描，即可完成ID化写入磁盘的操作。