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这篇文章给大家介绍Spark中MLlib和ML库的区别是什么，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具：
ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤
特征提取，特征提取，转换，降维和选择
管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具
持久性：保存和加载算法，模型和管道
实用程序：线性代数，统计，数据处理等
MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。
从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。Spark的主要机器学习API现在是包中的基于DataFrame的API spark.ml。
有什么影响？
MLlib将仍然支持基于RDD的API spark.mllib并修复错误。
MLlib不会将新功能添加到基于RDD的API。
在Spark 2.x版本中，MLlib将向基于DataFrame的API添加功能，以便与基于RDD的API达成功能对等。
达到功能对等（大致估计为Spark 2.2）后，基于RDD的API将被弃用。
基于RDD的API预计将在Spark 3.0中被删除。
为什么MLlib切换到基于DataFrame的API？
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。
MLlib的基于DataFrame的API提供跨ML算法和跨多种语言的统一API。
数据框便于实际的ML管线，特别是功能转换。
什么是“Spark ML”？
“Spark ML”不是一个正式的名字，偶尔用于指代基于MLlib DataFrame的API。这主要是由于org.apache.spark.ml基于DataFrame的API所使用的Scala包名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？
编号MLlib包括基于RDD的API和基于DataFrame的API。基于RDD的API现在处于维护模式。
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。
由于运行时专有二进制文件的授权问题，netlib-java默认情况下，我们不包含本地代理。要配置netlib-java/ Breeze以使用系统优化的二进制文件，请包括 com.github.fommil.netlib:all:1.1.2（或者构建Spark -Pnetlib-lgpl）作为项目的依赖项，并阅读netlib-java文档以获取平台的其他安装说明。
要在Python中使用MLlib，您将需要NumPy 1.4或更高版本。
关于Spark中MLlib和ML库的区别是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
