Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一个强大的分布式机器学习库，它充分利用了Spark的内存计算和适合迭代型计算的优势，从而大幅度提升了性能。以下是关于Spark MLlib性能特点、应用场景以及与Hadoop集成的详细介绍：
Spark可以运行在Hadoop之上，利用Hadoop的HDFS作为其持久化层，同时通过YARN调度资源，使得Spark任务可以在大规模集群上无缝运行。这种集成方式不仅提升了性能，还实现了动态资源调度，提高了资源利用率。
综上所述，Spark MLlib凭借其高性能、易用性、兼容性和可扩展性，在大数据处理领域表现出色，特别是在需要处理大规模数据集的场景中。