최상의 답변
Scala 프로그래밍 언어는 프로그래머에게 다음을 만들어 올바른 방식으로 개발, 설계, 코딩 및 배포 할 수있는 자신감을 제공합니다. Spark 및 기타 빅 데이터 기술이 제공하는 기능을 최대한 활용합니다.
Spark가 제공하는 경로에서 확장 가능한 빅 데이터 애플리케이션을 쉽게 구축 할 수 있습니다. 복잡성 및 데이터 크기와 관련하여 Scala. 이 프로그래밍 언어는 불변의 명명 된 값과 데이터 구조 및 이해를위한 지원을 통해 함수형 프로그래밍을 매우 잘 지원합니다.
또한, 선형 대수, 난수 생성 및 과학 컴퓨팅에 적합한 Scala의 잘 설계된 많은 라이브러리입니다. 표준 과학 라이브러리 인 breeze에는 수치 대수, 비 균일 랜덤 생성 등의 특수 기능이 포함되어 있습니다. Scala, Saddle에서 지원하는 데이터 라이브러리는 배열 지원, 누락 된 값에 대한 견고성, 자동 데이터 정렬 및 2D 데이터 구조를 통해 데이터 조작을위한 견고한 기반을 제공합니다.
Apache Spark에서 Scala를 사용하는 초보자 가이드
답변
두 가지 답변 :
- 배우기 새로운 것을 배우는 것. 4 개 또는 5 개의 언어를 알고 나면 새로운 언어를 배우는 것이 매우 쉬워집니다.
- 기계 학습을 위해 Scala를 배우는 주된 이유는 Apache Spark입니다. 모델이 한 대의 컴퓨터에 적합하고 (대부분의 경우) 지금 파이썬으로 작업한다면 생태계 때문에 파이썬이 더 나은 선택입니다. 클러스터로 이동해야하는 순간 완전히 다른 세계에 있습니다. 실제 기계 학습 전에 데이터 처리에 대해 생각할 필요가 있습니다. 우수성 성능, 학습 곡선 및 사용 편의성 측면에서 Scala가 Apache Spark 용 Python보다 나은 선택입니까?