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MLlib是spark的机器学习库，其目的是使得机器学习算法更容易使用和扩展。MLlib包含分类、回归、聚类、协同滤波、降维，以及更低层级的优化原语和更高层级的管道API。MLlib分成两个包：spark.mllib包含建立在RDD之上的原始API，spark.ml提供了建立在DataFrames之上的更高层级的机器学习管道API。推荐使用spark.ml，因为DataFrames使得API更加通用和灵活。
MLlib支持保存在本地的，或者由RDD所表示的分布式向量和矩阵。代数运算由Breeze和jblas库支持。在监督式学习中，一个训练样本称为：a labeled point
本地向量：元素为double类型，向量下标索引从0开始的int整数；支持dense和sparse两种类型。dense 向量由一个double数组保存向量中所有的值；sparse向量由两个并行的数组支持，分别保存索引和值。类继承关系：Vector -> (DenseVector, SparseVector)
LabeledPoint：包括一个本地向量（可以是dense vector或者sparse vector），和给该向量打上的标签。标签采用double类型保存，所以LabeledPoint可用于分类和回归问题中。对于二值分类问题，标签要么为0，要么为1；对于多类问题，标签为从0开始的整数：0,1,2，...。实际问题中经常遇到训练数据稀疏的情况，MLlib支持从LIBSVM文件加载数据，构造LabeledPoint
本地矩阵：元素值为double类型，行列索引为int类型；支持dense和sparse矩阵。dense矩阵采用一个double数组，按照列主序保存数组；sparse矩阵采用CSC（Compressed sparse column）格式，以列主序保存矩阵中非零元素。Matrix -> (DenseMatrix, SparseMatrix)
分布式矩阵：采用long类型保存行列索引，元素值依然是double类型，分布式保存在一个或者多个RDD之中。选择正确的保存格式对分布式矩阵非常重要，因为转换分布式矩阵的格式很可能会牵涉到大量的shuffle IO操作，目前支持3种类型的分布式矩阵：RowMatrix, IndexedRowMatrix, CoordinateMatrix。最基本的类型RowMatrix，是一个以行为主的矩阵，每一行可以看成是一个特征向量，以向量的形式存储在本地。IndexedRowMatrix是特殊的RowMatrix，其还保存了每一行的索引，用于定位特定的行和执行join操作。CoordinateMatrix以坐标序列的形式保存数组中的元素。BlockMatrix是为分块矩阵设计的数据结构，矩阵被分割成一个个矩阵块，保存到本地。
在RDD[Vector]上，Statistics类提供了基于列的统计函数colStats，colStats返回每一列的最大值，最小值，均值，方差，非零元素个数，以及所有元素数量
计算两个序列的相关性是一项很常用的操作，使用corr函数可以很容易的计算两个或者多个向量的相关系数，corr函数支持Pearson和Spearman相关系数。
在RDD[(K,V)]，采用分层抽样函数sampleByKey，需指定每一个key抽样的比例
假设检验，支持皮尔逊卡方检验
随机数生成，支持均匀分布、标准正态分布、泊松分布
kernel density estimation：允许在不知道被观察样本概率分布的情况下，对其经验概率分布进行可视化。通过评估给定的样本，估计随机变量的分布。在评估随机变量的分布时，假设随机变量的经验概率分布函数，可以表示为以所有采样点为中心的正态分布的均值。
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