Cel mai bun răspuns
Limbajul de programare Scala oferă programatorilor încrederea de a dezvolta, proiecta, codifica și implementa lucrurile în mod corect, făcând cea mai bună utilizare a capabilităților oferite de Spark, precum și alte tehnologii de date mari.
Este ușor să construiți aplicații de date mari scalabile în calea oferită Scala în ceea ce privește complexitatea și dimensiunea datelor. Acest limbaj de programare oferă un suport foarte bun pentru programarea funcțională, cu suportul pentru valori numite imutabile și structuri de date și, pentru înțelegeri.
De asemenea, există sunt multe biblioteci bine concepute în Scala care sunt potrivite pentru algebră liniară, generarea de numere aleatoare și calcul științific. Briza care este biblioteca științifică standard conține funcții speciale, cum ar fi algebra numerică, generarea aleatorie neuniformă și multe altele. Biblioteca de date acceptată de Scala, Saddle oferă o bază solidă pentru manipularea datelor prin suport cu suport de matrice, robustețe la valorile lipsă, alinierea automată a datelor și structuri de date 2D.
Un ghid pentru începători pentru utilizarea Scala în Apache Spark
Răspuns
Două răspunsuri:
- învățați-l de dragul de a învăța ceva nou. Învățarea unei noi limbi începe să fie foarte ușoară după ce cunoașteți 4 sau 5 limbi.
- motivul principal pentru a învăța Scala pentru învățarea automată este Apache Spark. Dacă modelul dvs. se potrivește cu un singur computer (majoritatea funcționează) și lucrați acum în python – python este o alegere mai bună din cauza ecosistemului. În momentul în care trebuie să vă deplasați pentru a vă grupa, vă aflați într-o lume complet diferită. Trebuie să vă gândiți la procesarea datelor înainte de a învăța automat. Excelent Este Scala o alegere mai bună decât Python pentru Apache Spark în ceea ce privește performanța, curba de învățare și ușurința de utilizare?