spark中mlib的优势和劣势是甚么

Spark MLlib的优点包括：

1. 高性能：Spark MLlib能够利用Spark的散布式计算框架，实现高性能的机器学习算法，处理大范围数据集。
2. 易用性：Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法库和工具，用户可以方便地构建和调剂机器学习模型。
3. 兼容性：Spark MLlib可以与其他Spark组件无缝集成，如Spark SQL、Spark Streaming等，实现全栈式的数据处理和分析。
4. 可扩大性：Spark MLlib支持用户自定义算法和函数，可以满足区分场景下的需求。

Spark MLlib的缺点包括：

1. 算法覆盖面相对较窄：Spark MLlib提供的算法库相对其他机器学习框架如Scikit-learn、TensorFlow等来讲还较为有限，可能没法满足某些特定需求。
2. 社区支持相对较弱：相比于一些主流的机器学习框架，Spark MLlib的社区支持相对较弱，可能在遇到问题时难以找到及时的解决方案。
3. 学习曲线较陡：由于Spark MLlib是基于Spark散布式计算框架的机器学习工具，对初学者而言，学习曲线可能较为峻峭，需要一定的时间和精力去理解和掌握其使用方法。