本文介绍如何利用 Apache Spark 的机器学习库进行分布式机器学习，通过 Scala 代码展示数据预处理、模型训练与评估的过程，以决策树为例进行讲解。
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，提供了丰富的机器学习库和工具，使得在大规模数据集上进行机器学习变得更加高效和便捷。本文将介绍使用 Scala 编程语言结合 Apache Spark 进行机器学习的示例代码。
在开始之前，确保已经安装了 Apache Spark 并设置好相应的环境变量。接下来，我们将从数据预处理开始，然后构建机器学习模型并对其进行训练和评估。
首先，我们需要加载和处理数据。假设我们有一个包含特征和标签的数据集，其中特征用于训练模型，而标签是我们希望预测的目标。以下是加载数据的示例代码：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark =
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