泰坦尼克号生还分析 使用spark建模和训练：使用机器学习算法建立模型并进行训练。Spark 可以使用 MLlib 和 Spark ML 提供的算法和模型训练工具来建模和训练。

是的，Spark 提供了 MLlib 和 Spark ML 两个机器学习库，可以使用其中的算法和模型训练工具来进行泰坦尼克号生还分析的建模和训练。

例如，可以使用 Logistic 回归算法来建立模型并进行训练，代码如下：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 将特征向量化
assembler = VectorAssembler(inputCols=["Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Pclass", "Sex"], outputCol="features")
transformed_data = assembler.transform(data)

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

# 建立并训练 Logistic 回归模型
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="Survived")
model = lr.fit(train_data)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.transform(test_data)

上述代码中，首先使用 VectorAssembler 将数据中的特征向量化，然后将数据划分为训练集和测试集，接着使用 LogisticRegression 建立模型并在训练集上进行训练，最后在测试集上进行预测。这是一个简单的例子，实际建模和训练过程需要根据具体情况进行调整和优化。