在这篇文章中，将探讨如何使用PySpark的MLIB库来预测著名的机器学习问题——泰坦尼克号生存预测。对于这些机器学习爱好者来说，这个数据集并不陌生，将从数据预处理开始，处理分类变量（转换它们），并使用MLIB构建和评估模型。
首先，需要设置一个环境来启动Spark会话，这将使能够使用所有所需的库来进行预测。以下是如何设置Spark会话的代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('Titanic_project').getOrCreate()
在这段代码中，首先导入了SparkSession对象，然后使用builder函数构建会话，并使用getOrCreate()方法创建会话。通过对象名称，可以查看会话的相关信息，如版本、应用名称和主位置。
接下来，将读取泰坦尼克号数据集。在编写代码之前，让先看看数据集包含哪些特征：
data = spark.read.csv('titanic.csv',inferSchema=True,header=True)
在这里，使用PySpark的read.csv方法读取数据集。inferSchema参数设置为True，意味着它将返回原始数据中每列的真实数据类型，这是一个好习惯，可以让更真实地了解数据集。Header参数设置为True，表示将数据集的第一行作为DataFrame的标题，否则原始标题也将被视为记录。
处理空值有多种方法。可以采用中心趋势方法（如均值/中位数/众数）来填充空值，也可以简单地删除所有空值。在这里，选择删除所有空值，因为数据集中空值并不多，因此一次性删除所有空值是更好的选择。
my_final_data = my_cols.na.drop()
使用NA.drop()方法从特征DataFrame中删除所有NA值，然后将其分配给一个新变量，这将是最终的数据。
需要处理当前处于字符串状态的分类列，因为字符串类型不为任何机器学习算法所接受，所以需要对其进行处理。在PySpark中，需要执行一系列操作/步骤来转换必要的特征列。
from pyspark.ml.feature import (VectorAssembler, VectorIndexer, OneHotEncoder, StringIndexer)
gender_indexer = StringIndexer(inputCol='Sex',outputCol='SexIndex')
gender_encoder = OneHotEncoder(inputCol='SexIndex',outputCol='SexVec')
embark_indexer = StringIndexer(inputCol='Embarked',outputCol='EmbarkIndex')
embark_encoder = OneHotEncoder(inputCol='EmbarkIndex',outputCol='EmbarkVec')
assembler = VectorAssembler(inputCols=['Pclass', 'SexVec', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'EmbarkVec'],outputCol='features')
如上所述，需要Vector assembler和One Hot编码技术来进行转换，因此从PySpark的ml.feature库中导入了它们。StringIndexer负责将字符串类型转换为分类类型，而One Hot Encoder将每个分类值转换为其二进制值，即0或1。重复对“Embarked”列进行与“Gender”列相同的处理。最后，Vector Assembler将所有预处理的特征列组合在一起，并去除不需要的列。
现在可以进入模型开发阶段，首先需要导入机器学习算法。对于这个问题，需要预测分类数据，因此需要使用分类机器学习算法，即逻辑回归。
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
在参数中传递特征列和标签（独立）列。
有时，处理整个模型开发过程可能会变得复杂。PySpark中的Pipelines可以帮助维护执行周期流程，以便每个步骤都能在其最佳阶段执行，既不提前也不推迟。
from pyspark.ml import Pipeline
log_reg_titanic = LogisticRegression(featuresCol='features',labelCol='Survived')
pipeline = Pipeline(stages=[gender_indexer,embark_indexer,gender_encoder,embark_encoder,assembler,log_reg_titanic])
train_titanic_data, test_titanic_data = my_final_data.randomSplit([0.7,.3])
fit_model = pipeline.fit(train_titanic_data)
results = fit_model.transform(test_titanic_data)
首先，导入了Pipeline模块。然后，使用逻辑回归方法开发模型，并在参数中传递特征列和标签列。接下来，使用Pipeline方法，可以看到在stages部分，所有预处理步骤都按顺序排列。然后，使用randomSplit()方法，将最终数据集分成70%的训练集和30%的测试集。最后，首先使用训练数据拟合Pipeline，然后使用Pipeline模型转换测试数据。
现在进入了模型评估阶段，这意味着开发已经完成，现在应该评估它。希望模型能够根据测试数据表现出良好的结果，即具有较高的准确率。
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
my_eval = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol='prediction',labelCol='Survived')
results.select('Survived','prediction').show()