分类：使用MLlib可以构建分类模型来预测数据实例的类别，例如垃圾邮件检测、情感分析等。
回归：MLlib可以用于构建回归模型来预测数值型数据的结果，例如股票价格预测、房价预测等。
聚类：MLlib可以帮助用户对数据进行聚类分析，找出数据中的隐藏模式和关联关系，例如用户分群、市场细分等。
推荐系统：MLlib可以用于构建推荐系统，根据用户的历史行为和偏好来推荐个性化的产品或服务。
协同过滤：MLlib可以用于实现协同过滤算法，帮助用户发现用户之间的相似性和共同兴趣，从而提高推荐的准确度。
特征提取和转换：MLlib可以用于特征提取和转换，帮助用户将原始数据转换为更适合机器学习算法处理的特征。
模型评估和优化：MLlib提供了各种模型评估和优化的工具，帮助用户选择最适合数据的模型并对模型进行调优。