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1. 技术角度上，面向的数据集类型不一样：ML的API是面向Dataset的（Dataframe是Dataset的子集，也就是Dataset[Row]）， mllib是面对RDD的。Dataset和RDD有啥不一样呢？Dataset的底端是RDD。Dataset对RDD进行了更深一层的优化，比如说有sql语言类似的黑魔法，Dataset支持静态类型分析所以在compile time就能报错，各种combinators（map，foreach等）性能会更好，等等。
2. 编程过程上，构建机器学习算法的过程不一样：ML提倡使用pipelines，把数据想成水，水从管道的一段流入，从另一端流出：
3. 对于开发者来言：如果你只是处理数据，构建机器学习算法来解决工程问题，就别想mllib和rdd了，出活最重要。如果你是Spark的开发者或者拓展者，那你必须配着茴香豆学习mllib和rdd的四种写法啊。不过撸出来一定要符合Spark 2.0的API规范哦。要不然没人用你的程序。
4. 如说上升到哲学玄学周易的角度上：我觉得Scala一直缺一个对“集”这个概念的有效表达。虽然有一个scala.collection，可是现在的数据量，这货明显不够撸啊。Dataset目前是对“集”这个概念最合理抽象。就像给哑巴一张嘴，可以说出关于数据的很多故事。
2. 编程过程上，构建机器学习算法的过程不一样：ML提倡使用pipelines，把数据想成水，水从管道的一段流入，从另一端流出：
大体概念：DataFrame => Pipeline => A new DataFrameMllib就是一些机器学习算法的合集，无组织无纪律，一盘散沙，形态各异，经常不带作业，常年出去罚站。所以Mllib很杂很难写。
Pipeline: 是由若干个Transformers和Estimators连起来的数据处理过程
Transformer：入：DataFrame => 出： Data Frame
Estimator：入：DataFrame => 出：Transformer
3. 对于开发者来言：如果你只是处理数据，构建机器学习算法来解决工程问题，就别想mllib和rdd了，出活最重要。如果你是Spark的开发者或者拓展者，那你必须配着茴香豆学习mllib和rdd的四种写法啊。不过撸出来一定要符合Spark 2.0的API规范哦。要不然没人用你的程序。
4. 如说上升到哲学玄学周易的角度上：我觉得Scala一直缺一个对“集”这个概念的有效表达。虽然有一个scala.collection，可是现在的数据量，这货明显不够撸啊。Dataset目前是对“集”这个概念最合理抽象。就像给哑巴一张嘴，可以说出关于数据的很多故事。