Spark有两个用于机器学习的库，分别是ML和MLlib，可以把实际的机器学习以简单、可伸缩并且无缝的方式与Spark整合起来。Spark中ML和MLlib的主要区别和联系如下：
（1）目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求；
（2）spark官方推荐使用ML, 因为在spark3.0之后，将会废弃MLlib，全面的基于ML。因为ml操作的对象是DataFrame，操作起来会比RDD方便很多。所以，建议新接触spark的同学可以直接用ml 的方式；
（3）ML主要操作的是DataFrame, 而MLlib操作的是RDD，也就是说二者面向的数据集不一样。相比于MLlib在RDD提供的基础操作，ML在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低；
（4）DataFrame和RDD什么关系？DataFrame是Dataset的子集，也就是Dataset[Row], 而DataSet是对RDD的封装，对SQL之类的操作做了很多优化；
（5）相比于MLlib在RDD提供的基础操作，ML在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低；
（6）ML中的操作可以使用pipeline, 跟sklearn一样，可以把很多操作(算法/特征提取/特征转换)以管道的形式串起来，然后让数据在这个管道中流动。大家可以脑补一下Linux管道在做任务组合时有多么方便；
（7）ML中无论是什么模型，都提供了统一的算法操作接口，比如模型训练都是fit；不像MLlib中不同模型会有各种各样的train；
（8）MLlib在spark2.0之后进入维护状态, 这个状态通常只修复BUG不增加新功能；
（9）ML中的随机森林支持更多的功能：包括重要度、预测概率输出等，而MLlib不支持。
