介绍一下MLlib，并展示代码

MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和数据处理工具。它支持分布式计算，并且可以在大规模数据集上进行机器学习任务的训练和预测。下面是一个简单的使用 MLlib 进行分类任务的 Python 代码示例：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.sql.functions import col

# 加载数据集
data = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('data.csv')

# 将特征向量组装为向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=['feature1', 'feature2', 'feature3'], outputCol='features')
data = assembler.transform(data)

# 将标签列转换为数字类型
data = data.withColumn('label', col('label').cast('double'))

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(featuresCol='features', labelCol='label')

# 定义网格搜索参数
param_grid = ParamGridBuilder().addGrid(lr.regParam, [0.01, 0.1]).build()

# 定义交叉验证器
cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=BinaryClassificationEvaluator(), numFolds=5)

# 训练模型
cv_model = cv.fit(train_data)

# 预测测试集
predictions = cv_model.transform(test_data)

# 计算模型评估指标
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol='label')
auc = evaluator.evaluate(predictions)

print('AUC:', auc)

以上代码使用了 Logistic 回归作为分类算法，对数据集进行训练并进行了交叉验证，最后计算了模型的 AUC 指标。这只是 MLlib 的一个简单示例，MLlib 还提供了很多其他的机器学习算法和数据处理工具，可以满足不同的机器学习任务需求。