在使用Spark版本的xgboost的时候会有一些单机版本遇不到的问题，可能对使用的人造成一些困扰，经过两周的踩坑，总结一下，希望有帮助
1、输入、预测数据的一致性
Spark版本的XGBoost处理的输入可以是RDD或者DataFrame。由于Spark的机制，在没有显式指定的情况下，是不会保存RDD或者DataFrame的内容的。所以预测之后得到结果的RDD和原本输入的RDD不能够保证对应关系。所以建议对需要预测的RDD输入显式的persist，不太建议cache。
2、样本逐条预测
为了保证输入输出对应的一致性，可以想到可以通过或者XGBoost.booster，通过广播到每一个Executor，然后就可以比较高效的逐条预测，实验过程中发现失败率比较高，不太建议这么做。
3、样本中包含missing value的情况。
当样本中的某列变为Float.NaN的时候，会发现报一个XGBoost train failed的错误，查看每个Executor的情况，可以看到是由于OOM导致的Container错误。这个问题找了很久，最后每个Executor的core数量设置为1，内存为14G解决。 猜测处理missing data导致了对内存的需求变大。
4、CV
在Spark中XGBoost的CV 通常只能通过mllib的Pipeline来做。同时，Spark版本的XGBoost没有eval_list接口，所以每一步的train和test的loss不太直观。根据版本不同，有些版本配置eval_matric后，可以在Spark任务的stdout或者stderr中有每一步的train loss。有些版本则没有这个功能。
5、其他
Spark版本的XGBoost相对于单机版本API和开发完成度低很多，所以如果在单机多线程版本能够满足计算性能需求的情况下，不太建议使用Spark版本。对于Spark版本的XGBoost，官方说法最多支持5TB的数据输入，测试在1TB的数据情况下没有问题。
以上
