1. SparkMllib简介及功能介绍

MLLIB是Spark的机器学习库。提供了利用Spark构建大规模和易用性的机器学习平台，组件：
(1) ML 算法：包括了分类、回归、聚类、降维、协同过滤
(2) Featurization特征化：特征抽取、特征转换、特征降维、特征选择
(3) Pipelines管道：tools for constructing, evaluating, and tuning ML Pipelines
(4) Persistence持久化：模型的保存、读取、管道操作
(5) Utilities：提供了线性代数、统计学以及数据处理工具

2. SparkML版本变迁

通过官网了解SparkMllib的版本：

基于DataFrame的API是主要API
Spark ml基于DataFrame的API
Spark mllib基于RDD的API
基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。

从Spark 2.0开始，软件包中基于RDD的API Spark.mllib已进入维护模式。Spark的主要机器学习API现在是包中基于DataFrame的API Spark.ml。究竟两者有什么区别呢？

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