Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一个强大的分布式机器学习框架，它提供了包括分类、回归、聚类和协同过滤等多种算法。以下是几个使用Spark MLlib进行机器学习任务的案例：
线性回归是一种广泛使用的预测模型，适用于连续值预测问题。在Spark MLlib中，可以使用LinearRegression类来实现线性回归模型。通过训练数据集，模型能够学习到输入特征与输出标签之间的关系，并用学到的模型对新的数据进行预测。
决策树回归是一种非参数统计方法，适用于多维输入和输出问题。在Spark MLlib中，可以使用DecisionTreeRegressor类来实现决策树回归模型。该模型通过递归地将数据集分割成更小的子集，从而构建一个树状结构来进行预测。
K-Means聚类是一种无监督学习方法，用于将数据点分组为K个簇。在Spark MLlib中，可以使用KMeans类来实现K-Means聚类模型。该模型通过迭代地更新簇中心来最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。
逻辑回归是一种监督学习算法，用于解决二分类问题。在Spark MLlib中，可以使用LogisticRegression类来实现逻辑回归模型。该模型通过训练数据学习出一个决策边界，将不同类别的数据点分开。
通过上述案例，可以看到Spark MLlib在处理大规模数据集时的强大能力，以及它在机器学习领域的广泛应用。
