Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一个构建在Spark之上的机器学习库，旨在处理大规模的数据分析和挖掘任务。MLlib提供了一系列高效的算法和工具，这些工具被设计为可扩展和易于集成到大数据应用和流程中。以下是Spark MLlib的一些主要特点：
1. 广泛的机器学习算法
- 分类和回归：支持常见的分类和回归算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树等。
- 聚类分析：提供多种聚类算法，如K-Means、高斯混合模型、Bisecting K-Means等。
- 协同过滤：包括基于模型的推荐系统算法，如交替最小二乘法（ALS）。