Python虽然速度较慢但非常容易使用,而Scala是最快速且适度易用的。Scala提供对Spark最新功能的访问,因为Apache Spark是用Scala编写的。在Apache Spark中编程的语言选择取决于最适合项目需要的功能,因为每个都有自己的优点和缺点。Python更加面向分析,而Scala更加以工程为导向,但都是用于构建数据科学应用的优秀语言。总的来...
Apache Spark是大数据分析最流行的框架之一。Spark是用Scala编写的,因为它可以非常快速,它是静态类型的,并且以已知的方式编译到JVM。尽管Spark具有Scala,Python,Java和R的API,但常用的语言是前两种。Java不支持Read-Evaluate-Print-Loop,而R不是通用语言。所以数据科学界分为两个阵营,一个阵营喜欢Scala,另一个阵营喜欢...
不是所有的Spark特性、功能在PySpark上都有。需要确保下你需要的那部分已经实现了,并且尝试了解可能的限制。 有点特别重要的是,当你使用MLlib,和其它类似的混合Context(比如在task里调用Java/Scala 方法)。公平来讲,一些PySpark API,比如mllib.linalg,提供比Scala更加复杂的方法。 API设计 PySpark API的设计和Scala类...
另一方面,许多Python实现仅在本地工作(除非使用一些bootstrapping / bagging +模型集成技术,请参阅https://cornercases.wordpress.com/2013/10/23/example-python-machine-learning-algorithm -on-spark /)但是他们开箱即用的实现在分布式算法方面缺乏强大的可扩展性。另一方面,Scala只提供了一些实现,但已经可扩展且可...
Apache Spark是一个优秀的大数据处理工具。在机器学习领域,Spark可以用于对数据分类,预测需求以及进行个性化推荐。虽然Spark支持多种语言,但是大部分Spark任务设定及部署还是通过Scala来完成的。尽管如此,Scala并没有很好的支持深度学习平台。大部分的深度学习应用都部署在Python以及相关的框架之上,造成Scala开发者一个很头痛...
这里只展示了解析层的内容。Spark选择了Scala语言来实现,对代码优雅性、代码质量要求非常高,这种实现引入了一些额外代码,总共约20-30行,被社区要求改进。观察到Spark的AstBuilder中,有一个较为通用的functionCall函数,以下展示了其具体代码。 把该代码与visitPercentile代码进行对比,可以发现很多重复代码,也是需要去改进...
第一步 建立一个Spark项目 通过使用sbt,我们可以轻松构建Scala项目。想了解更多关于sbt的介绍,请参考这里。可以通过下面的模版轻松设定: name:="sparkExample"version:="0.1"// DJL要求JVM 1.8及以上scalaVersion:="2.11.12"scalacOptions+="-target:jvm-1.8"resolvers+=Resolver.mavenLocal libraryDependencies+="...
第一步 建立一个Spark项目 通过使用sbt,我们可以轻松构建Scala项目。想了解更多关于sbt的介绍,请参考这里。可以通过下面的模版轻松设定: name:="sparkExample"version:="0.1"// DJL要求JVM 1.8及以上scalaVersion:="2.11.12"scalacOptions+="-target:jvm-1.8"resolvers+=Resolver.mavenLocal ...
大部分的深度学习应用都部署在 Python 以及相关的框架之上,造成 Scala 开发者一个很头痛的问题:到底是全用Python写整套 spark 架构呢,还是说用 Scala 包装 Python code 在 pipeline 里面跑。这两个方案都会增加工作量和维护成本。而且,目前看来,PySpark 在深度学习多进程的支持上性能不如Scala的多线程,导致许多深度...
【IT168 资讯】Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并...