1.4 MLlib
MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，包括很多常用的机器学习算法。MLlib内置的算法如下：
以向量和矩阵形式处理数据
基本的统计计算，例如：汇总统计和相关性、简单随机数生成、分层抽样、执行简单的假设检验
分类和回归建模
协同过滤
聚类
降维
特征提取与转换
频繁模式挖掘
开发优化
PMML模型导出
Spark MLlib还处在活跃开发阶段，预计每次新版发布都会有新的算法加入其中。
MLlib符合Apache Spark的计算哲学，简单易用，性能卓越。
MLlib使用依赖于netlib-java和jblas的线性代数包Breeze。netlib-java和jblas依赖于本地Fortran程序。如果节点没有安装gfortran运行库，用户需要自行安装。要是没有自动检测到库，MLlib会报链接错误。
关于MLib用例和详细的使用信息，请访问：http://researcher.watson.ibm.com/researcher/files/us-ytian/systemML.pdf。
其他机器学习库
正如前面讨论的，MLlib已经实现了常用的回归和分类算法。但这些基本的算法不足以支持复杂的机器学习。
如果我们等待Spark团队将所有需要的机器学习算法加入库中，则需要很长时间。正因为如此，很多第三方团队向Spark贡献了机器学习库。
IBM已经向Apache Spark贡献了机器学习库SystemML。
除了MLlib提供的功能外，SystemML提供了更丰富的机器学习算法，如缺失数据填补、SVM、GLM、ARIMA、非线性优化、图建模及矩阵分解等算法。
SystemML由IBM Almaden研究组开发，是一个分布式机器学习引擎，可以扩展到任意大的数据集，它的优势有：
整合了分散的机器学习环境
给出了Spark核心生态完整的DML集
允许数据科学家集中精力关注算法问题，而不是具体实现
提升了数据科学团队的时间价值
建立了一个事实上可重用的机器学习程序标准
SystemML参考了R 语言语法和语义，并提供通过其自己的语言编写新算法的能力。
Spark通过SparkR与R语言进行了较好的集成，用户需要时可以使用R语言众多的机器学习算法。正如后面我们要讨论的，SparkR notebook使得这些操作非常容易。
