Beste Antwort
Die Programmiersprache Scala gibt den Programmierern das Vertrauen, Dinge richtig zu entwickeln, zu entwerfen, zu codieren und bereitzustellen Die beste Nutzung der von Spark bereitgestellten Funktionen sowie anderer Big-Data-Technologien.
Es ist einfach, skalierbare Big-Data-Anwendungen auf dem von bereitgestellten Pfad zu erstellen Scala in Bezug auf Komplexität und Datengröße. Diese Programmiersprache bietet eine sehr gute Unterstützung für die funktionale Programmierung mit Unterstützung für unveränderliche benannte Werte und Datenstrukturen sowie für das Verständnis.
Auch dort Es gibt viele gut gestaltete Bibliotheken in Scala, die für lineare Algebra, Zufallszahlengenerierung und wissenschaftliches Rechnen geeignet sind. Die Brise, die die wissenschaftliche Standardbibliothek darstellt, enthält spezielle Funktionen wie numerische Algebra, ungleichmäßige Zufallsgenerierung und viele andere. Die von Scala, Saddle unterstützte Datenbibliothek bietet eine solide Grundlage für die Manipulation von Daten durch Array-gestützte Unterstützung, Robustheit gegenüber fehlenden Werten, automatische Datenausrichtung und 2D-Datenstrukturen.
Ein Leitfaden für Anfänger zur Verwendung von Scala in Apache Spark
Antwort
Zwei Antworten:
- lernen Sie es aus Gründen etwas Neues lernen. Das Erlernen einer neuen Sprache ist sehr einfach, nachdem Sie 4 oder 5 Sprachen beherrschen.
- Der Hauptgrund für das Erlernen von Scala für maschinelles Lernen ist Apache Spark. Wenn Ihr Modell auf einen Computer passt (die meisten von ihnen) und Sie jetzt in Python arbeiten, ist Python aufgrund des Ökosystems die bessere Wahl. In dem Moment, in dem Sie zum Cluster wechseln müssen, befinden Sie sich in einer völlig anderen Welt. Sie müssen vor dem eigentlichen maschinellen Lernen über die Datenverarbeitung nachdenken. Hervorragend Ist Scala in Bezug auf Leistung, Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit eine bessere Wahl als Python für Apache Spark?