spark.ml 提供了基于Dataframes高层次的API，可以用来构建机器学习工作流（pipeline）
一.Pipelines的主要概念 Dataframe（数据模型）Dataframe作为ML的数据集
ML可以应用于各种各样的数据类型，比如向量，文本，图形和结构化数据。API采用Spark SQL的Dataframe就是为了支持各种各样的数据类型
Transformer（转换器）转换器是特征变换和机器学习模型的抽象。转换器必须实现transform方法，这个方法将一个Dataframe转换成另一个Dataframe，通常是附加一个或多个列
Estimators（模型学习器）Estimators模型学习器是拟合和训练数据的机器学习算法或者其它算法的抽象
Estimators（模型学习器）实现fit()方法，这个方法输入一个Dataframe并产生一个model即一个transformer（转换器）
例如：一个机器学习算法是一个estimator模型学习器，比如这个算法是LogisticRegression，调用fit()方法训练出一个LogisticRegressionModel，这是一个Model，因此也是一个Transformer（转换器）
Pipeline（管道）Pipeline将多个Transformers和Estimators绑在一起形成一个工作流，在机器学习中，通常会执行一系列算法来处理和学习模型，比如，一个简单的文本文档处理流程可能包含这几个步骤：把每个文档的文本分割成单词 → 将这些单词转化成一个数值型特征向量 → 使用特征向量和标签学习一个预测模型
MLlib代表一个流水线，就是一个pipeline，pipeline包含了一系列有特定顺序的管道步骤（transformers和estimators）
Parameter（参数）MLlib的Estimators（模型学习器）和Transformer（转换器）使用统一的API来指定参数。Param是具有自包含定义的参数，ParamMap是一组（参数，值）对
将参数传递给算法主要有两种方式
二.Pipelines的实例一个pipeline由多个步骤组成，每个步骤都是一个Transformer（转换器）或Estimator（模型学习器）
这些步骤按顺序执行，首先输入的Dataframe，然后通过每个阶段进行转换
在Transformer（转换器）步骤中，Dataframe会调用transform()方法
在Estimator（模型学习器）步骤中，fit()方法被调用并产生一个Transformer（转换器）会成为pipelinemodel的一部分，或者适配pipeline，并且dataframe会调用这个transformer的transform()方法
