Beste svaret
Scala programmeringsspråk gir programmererne tillit til å utvikle, designe, kode og distribuere ting på riktig måte ved å lage den beste bruken av funksjonene som tilbys av Spark, så vel som andre big data-teknologier.
Det er enkelt å bygge skalerbare big data-applikasjoner i banen som tilbys av Scala med hensyn til kompleksitet og datastørrelse. Dette programmeringsspråket gir en veldig god støtte for funksjonell programmering med sin støtte for uforanderlige navngitte verdier og datastrukturer og, for forståelse.
Også der er mange veldesignede biblioteker i Scala som er egnet for lineær algebra, tilfeldig tallgenerering og vitenskapelig databehandling. Brisen som er det standard vitenskapelige biblioteket inneholder spesielle funksjoner som numerisk algebra, ikke-ensartet tilfeldig generasjon og mange andre. Databiblioteket støttet av Scala, Saddle gir et solid grunnlag for manipulering av data gjennom array-støttet støtte, robusthet overfor manglende verdier, automatisk datajustering og 2D-datastrukturer.
En nybegynnerveiledning for bruk av Scala i Apache Spark
Svar
To svar:
- lær det for skyld av å lære noe nytt. Å lære nytt språk begynner å bli veldig enkelt etter at du kan 4 eller 5 språk.
- Den viktigste grunnen til å lære Scala for maskinlæring er Apache Spark. Hvis modellen din passer til en datamaskin (de fleste av dem gjør det) og du jobber i python nå – er python et bedre valg på grunn av økosystemet. I det øyeblikket du trenger å flytte til klyngen er du i en helt annen verden. Du må tenke på databehandling før den faktiske maskinlæringen. Utmerket Er Scala et bedre valg enn Python for Apache Spark når det gjelder ytelse, læringskurve og brukervennlighet?