官网：https://spark.apache.org/mllib/

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MLlib 是 Apache Spark 的可扩展机器学习库，旨在为机器学习提供简单、高性能的工具。

以下是关于 MLlib 的一些关键信息：

1. 易用性：MLlib 支持 Java、Scala、Python 和 R 语言，可以与 NumPy 在 Python 中以及 R 语言库互操作。它能够使用任何 Hadoop 数据源，例如 HDFS、HBase 或本地文件，从而轻松地融入 Hadoop 工作流。

2. 性能：MLlib 提供了高质量的算法，比 MapReduce 快 100 倍。Spark 在迭代计算方面表现出色，使 MLlib 能够快速运行。同时，MLlib 包含的算法能够利用迭代计算，并且可以获得比 MapReduce 上的单次近似更好的结果。

3. 通用性：Spark 可以在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、独立模式或云上运行，并且可以访问各种数据源。

4. 算法：MLlib 包含许多算法和实用工具，包括分类、回归、决策树、随机森林、梯度提升树、推荐系统、聚类、主题建模、频繁项集、关联规则和序列模式挖掘等。

5. 机器学习工作流工具：MLlib 提供了特征转换、机器学习管道构建、模型评估和超参数调整、机器学习持久化（保存和加载模型和管道）等工具。

6. 社区：MLlib 作为 Apache Spark 项目的一部分进行开发，因此每次 Spark 发布时都会进行测试和更新。如果您对库有疑问，可以在 Spark 邮件列表中提问。

7. 参与贡献：MLlib 是一个快速发展的项目，欢迎贡献。如果您想向 MLlib 提交算法，请阅读如何为 Spark 贡献代码并发送补丁。

8. 快速入门：要开始使用 MLlib，您可以下载包含 MLlib 模块的 Spark，阅读 MLlib 指南（其中包含各种使用示例），如果您想以分布式模式运行，可以学习如何在集群上部署 Spark。您也可以在多核机器上本地运行，无需任何设置。

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