你好，Dataworks中的 ODPS Spark，怎么安装和使用 MLlib？

在DataWorks中，ODPS Spark是基于Apache Spark的分布式计算框架，可以通过ODPS Spark来使用MLlib库进行机器学习。下面是ODPS Spark中安装和使用MLlib的步骤：

安装MLlib依赖库：首先需要安装MLlib依赖库，可以在ODPS Spark的Driver节点上使用以下命令进行安装：
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$SPARK_HOME/bin/spark-shell --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0,com.databricks:spark-cav_2.10:0.1
其中，$SPARK_HOME表示Spark的安装路径，--packages参数指定了需要安装的依赖库，包括spark-csv和spark-cav等。

在Spark中使用MLlib：安装完成后，可以在ODPS Spark中使用MLlib库进行机器学习。例如，可以使用以下命令在Spark中加载MLlib库：
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import org.apache.spark.mllib.recommendation._
该命令将导入MLlib库中的协同过滤推荐算法模块，以便进行推荐系统开发等机器学习任务。

编写机器学习代码：在加载MLlib库后，可以使用Scala或Python等编程语言，编写机器学习代码。例如，可以使用以下Scala代码，实现对用户电影评分数据进行协同过滤推荐：
reasonml
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val data = sc.textFile("data/mllib/als/test.data")
val ratings = data.map(_.split(',') match { case Array(user, item, rate) =>
Rating(user.toInt, item.toInt, rate.toDouble)
})
val rank = 10
val numIterations = 10
val model = ALS.train(ratings, rank, numIterations, 0.01)
该代码将读取用户电影评分数据，将其转换为Rating对象，然后使用ALS算法训练推荐模型。

在 DataWorks 中使用 ODPS Spark 来安装和使用 MLlib（Spark的机器学习库），可以按照以下步骤进行：

1. 创建 ODPS Spark 作业： 在 DataWorks 控制台中，进入对应项目空间，并选择 "数据开发" 模块。点击 "新建数据开发"，选择 "ODPS Spark" 作业类型，创建一个 ODPS Spark 作业。

2. 添加依赖： 在 ODPS Spark 作业页面的代码编辑区域，首先需要添加 MLlib 的依赖包。可以通过以下代码将其添加到你的作业中：

   %%spark
   import os
   os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars /path/to/mllib.jar pyspark-shell'
   

   请将 /path/to/mllib.jar 替换为实际的 MLlib JAR 文件路径。

3. 编写代码： 在 ODPS Spark 作业中，你可以编写 Spark 代码来使用 MLlib 提供的机器学习功能。例如，可以使用 MLlib 来构建分类模型、聚类模型等。具体的代码编写方式和使用方法可以参考 Spark 和 MLlib 的官方文档。

4. 保存并提交作业： 编写完代码后，点击保存按钮保存作业，并点击提交按钮提交作业。DataWorks 将会按照配置的资源和参数运行你的作业。

参考看下这篇 https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark
https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark/wiki/06.-PySpark-Python%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%92%8C%E4%BE%9D%E8%B5%96%E6%94%AF%E6%8C%81，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”