La mejor respuesta
El lenguaje de programación Scala brinda a los programadores la confianza para desarrollar, diseñar, codificar e implementar cosas de la manera correcta al hacer el mejor uso de las capacidades proporcionadas por Spark, así como otras tecnologías de big data.
Es fácil construir aplicaciones de big data escalables en la ruta proporcionada por Scala con respecto a la complejidad y el tamaño de los datos. Este lenguaje de programación proporciona un muy buen soporte para la programación funcional con su soporte para valores con nombre inmutables y estructuras de datos y, por comprensión.
Además, hay Hay muchas bibliotecas bien diseñadas en Scala que son adecuadas para álgebra lineal, generación de números aleatorios y computación científica. La brisa, que es la biblioteca científica estándar, contiene funciones especiales como álgebra numérica, generación aleatoria no uniforme y muchas otras. Saddle, la biblioteca de datos compatible con Scala, proporciona una base sólida para la manipulación de datos a través del soporte respaldado por matrices, robustez a valores perdidos, alineación automática de datos y estructuras de datos 2D.
Una guía para principiantes sobre el uso de Scala en Apache Spark
Respuesta
Dos respuestas:
- aprende por el bien de aprender algo nuevo. Aprender un nuevo idioma comienza a ser muy fácil después de saber 4 o 5 idiomas.
- La razón principal para aprender Scala para el aprendizaje automático es Apache Spark. Si su modelo se ajusta a una computadora (la mayoría lo hace) y ahora trabaja en Python, Python es la mejor opción debido al ecosistema. En el momento en que necesitas moverte para agrupar, estás en un mundo completamente diferente. Debe pensar en el procesamiento de datos antes del aprendizaje automático real. Excelente ¿Scala es una mejor opción que Python para Apache Spark en términos de rendimiento, curva de aprendizaje y facilidad de uso?