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Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下：

• ml和mllib都是Spark中的机器学习库，目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求。
• spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活，未来会主要支持ml，mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated）。
• 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。
  • 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。
• 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。
• 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。
• 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trainXXX。
• 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。

以上就是ml和mllib的主要异同点。下面是ml和mllib逻辑回归的例子，可以对比看一下， 虽然都是模型训练和预测，但是画风很不一样。

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