MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实际的机器学习具有可扩展性和易用性。

在较高的层面上，它提供了以下工具：

（1）ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协作过滤

（2）特征提取：特征提取，转换，降维和选择

（3）管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具

（4）持久性：保存和加载算法，模型和管道

（5）实用程序：线性代数，统计，数据处理等

公告：基于DataFrame的API是主要的API

基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。

从Spark 2.0开始，spark.mllib包中的基于RDD的API已进入维护模式。 Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中的基于DataFrame的API。

什么影响？

（1）MLlib仍然会支持spark.mllib中基于RDD的API并提供错误修复。

（2）MLlib不会将新功能添加到基于RDD的API。

（3）在Spark 2.x版本中，MLlib将向基于DataFrames的API添加功能以达到与基于RDD的API的功能一致性。

（4）达到功能奇偶校验（大致估计为Spark 2.3）后，基于RDD的API将被弃用。

（5）预计在Spark 3.0中将删除基于RDD的API。

为什么MLlib切换到基于DataFrame的API？

（1）DataFrames提供比RDD更友好的API。 DataFrame的许多优点包括Spark数据源，SQL / DataFrame查询，Tungsten和Catalyst优化以及跨语言的统一API。

（2）MLlib的基于DataFrame的API提供跨ML算法和跨多种语言的统一API。

（3）DataFrames方便实用ML管道，特别是功能转换。 有关详细信息，请参阅管道指南。

什么是“Spark ML”？

“Spark ML”不是一个正式名称，但偶尔用于指代基于MLlib DataFrame的API。 这主要是由于基于DataFrame的API所使用的org.apache.spark.ml Scala包名称以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。

MLlib是否被弃用？

不会，MLlib包含基于RDD的API和基于DataFrame的API。 基于RDD的API现在处于维护模式。 但是这两种API都没有被弃用，也没有和MLlib作为一个整体。

 依赖

MLlib使用线性代数包Breeze，它依赖于netlib-java进行优化的数值处理。 如果本机库1在运行时不可用，您将看到一条警告消息，而将使用纯JVM实现。