117笔记问答是的，Spark 提供了用于机器学习的 API 和库。Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它允许你使用统一的 API 处理大规模数据集，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习等任务。
Spark 提供了以下几种用于机器学习的库：
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Spark MLlib：这是 Spark 的内置机器学习库，包含了一系列用于分类、回归、聚类、推荐系统等任务的算法。MLlib 支持多种机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（GBT）等。此外，MLlib 还提供了用于模型评估、特征提取和转换的工具。
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Spark ML：这是一个更高级的机器学习 API，它提供了一个统一的接口来构建和训练机器学习模型。MLlib 中的算法可以通过 ML API 以更简洁的方式使用。此外，ML API 还支持自定义模型和转换器。
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Spark SQL：Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的模块，它允许你使用 SQL 查询语言对数据进行分析和操作。Spark SQL 集成了 MLlib，使得在 Spark 中进行机器学习变得更加容易。你可以直接在 DataFrame 上应用机器学习算法，而无需将数据转换为 RDD。
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Spark Streaming：虽然这不是专门用于机器学习的库，但 Spark Streaming 允许你实时处理流数据。结合 MLlib 或 ML API，你可以构建实时机器学习系统，以应对实时数据分析和预测的需求。
总之，Spark 支持多种机器学习算法，并提供了丰富的库和 API，使你能够在大数据环境中轻松地进行机器学习任务。