作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
PySpark MLlib 是 Apache Spark 生态系统中的一个开源机器学习工具包。它提供了高级的API，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，可以用来处理大数据集，并进行训练和预测分析。本文将结合实际场景，介绍 PySpark 的机器学习 API 。
2.背景介绍
Apache Spark™是一个快速，通用，可扩展的大数据计算引擎，提供高性能的数据处理能力。PySpark 是 Apache Spark 中的Python API。由于其独特的编程模型，使得PySpark成为了大数据分析中最流行的API之一。目前，PySpark已经成为众多大数据分析框架和解决方案的基础组件，被越来越多的公司采用。
PySpark的主要特性包括：
1.分布式计算:PySpark具有高度的可扩展性，可以通过简单增加节点的方式来实现分布式计算。用户只需要在应用程序中指定执行计划即可，不需要复杂的编程模型。
2.丰富的数据源:PySpark支持多种数据源，如文本文件、HDFS、Cassandra、HBase、JSON等。同时，还支持从关系数据库中读取数据。
3.海量数据处理:PySpark基于RDD（弹性分布式数据集）构建，能够对大数据进行高效地并行化处理。
4.易于使用:PySpark基于Spark SQL建立，易于使用。通过其可伸缩的分区机制和快速的迭代周期，能够满足大规模数据的实时分析需求。
5.广泛的生态系统:PySpark具备丰富的第三方库支持，如MLib、GraphX、Streaming等。通过这些库，可以很方便地实现机器学习、图计算、流计算等应用场景。
在PySpark中，M