我们推荐您使用spark.ml，因为基于DataFrames的API更加的通用而且灵活。不过我们也会继续支持spark.mllib包。用户可以放心使用，spark.mllib还会持续地增加新的功能。不过开发者需要注意，如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念，就应该将其放到spark.ml包中，如：特征提取器和转换器。

下面的列表列出了两个包的主要功能。

spark.mllib: 数据类型，算法以及工具

spark.ml: 机器学习管道高级API

虽然还有些降维技术在spark.ml中尚不可用，不过用户可以将spark.mllib中的的相关实现和spark.ml中的算法无缝地结合起来。

依赖项

MLlib使用的线性代数代码包是Breeze，而Breeze又依赖于 netlib-java 优化的数值处理。如果在运行时环境中这些原生库不可用，你将会收到一条警告，而后spark会使用纯JVM实现来替代之。

由于许可限制的原因，spark在默认情况下不会包含netlib-java的原生代理库。如果需要配置netlib-java/Breeze使用其系统优化库，你需要添加依赖项：com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或者在编译时加上参数：-Pnetlib-lgpl)，然后再看一看 netlib-java 相应的安装文档。

要使用MLlib的Python接口，你需要安装NumPy 1.4以上的版本。

迁移指南

MLlib目前还在积极的开发当中。所以标记为 Experimental / DeveloperApi 的接口可能在未来发生变化，下面的迁移指南说明了版本升级后的变化。

从1.5升级到1.6

从1.5到1.6，spark.mllib 和 spark.ml 包中并没有重大的API变化，不过有一些行为不再支持或者发生变化。

已经废弃:

SPARK-11358: spark.mllib.clustering.KMeans 的runs参数已经废弃

SPARK-10592: spark.ml.classification.LogisticRegressionModel和spark.ml.regresion.LinearRegressionModel 中，weights字段改名为coefficients。这一变动有助于消除歧义，可以和输入给算法的实例(行)权重(weights)区分开来。

行为有变:

SPARK-7770: spark.mllib.tree.GradientBoostedTrees: validationTol 的语义在1.6中有变。原先其代表误差变化绝对值的一个阈值，而现在它类似于GradientDescent中的convergenceTol：对于较大的误差，使用相对误差(相对于上一次)；而对于较小的误差(<0.01)，使用绝对误差。

SPARK-11069: spark.ml.feature.RegexTokenizer：以前，在分词之前不会讲字符串转小写。现在的实现是，默认会将字符串转小写，不过有选项可以设为不转。这中实现和Tokenizertransformer的行为相匹配。

Spark老版本

以前版本的迁移指南归档在这里：on this page

要了解更多有关系统优化的好处和背景资料，可以看看Sam Halliday关于ScalaX的演讲：High Performance Linear Algebra in Scala