對(duì)于MLlib的特點(diǎn)描述，正確的選項(xiàng)是A、B和C。以下是對(duì)每個(gè)選項(xiàng)的分析：

A: 運(yùn)算速度快，適用于具有較多迭代次數(shù)的算法
正確。MLlib是基于Spark的分布式計(jì)算框架，能夠充分利用集群資源進(jìn)行并行計(jì)算，因此在處理需要多次迭代的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，具有較高的運(yùn)算速度。

B: 具有易用性，RDD中封裝了大量的操作，提供了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的API
正確。MLlib提供了簡(jiǎn)單易用的API，并且封裝了許多經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使得用戶(hù)能夠方便地在Spark上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

C: 集成度高，能夠與Spark上的其他組件進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接
正確。MLlib作為Spark的一個(gè)庫(kù)，與Spark的其他組件（如Spark SQL、Spark Streaming等）有很好的集成能力，這使得它能夠在大數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)中無(wú)縫協(xié)作。

D: 運(yùn)行原理是將Spark程序轉(zhuǎn)換為MapReduce程序運(yùn)行，并行度高
錯(cuò)誤。Spark的運(yùn)行原理并不是將程序轉(zhuǎn)換為MapReduce程序。Spark采用的是DAG（有向無(wú)環(huán)圖）調(diào)度機(jī)制，而不是MapReduce，這使得Spark可以更高效地執(zhí)行任務(wù)，特別是在迭代計(jì)算和交互式數(shù)據(jù)處理方面。因此，D選項(xiàng)描述不正確。

綜上所述，正確答案是A、B和C。