spark原理详解 spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
Spark是一个框架，Python是一种语言，Spark可以由Python编写，Python可以在Spark下运行。原则都是一样的。机器学习的原理都是数学的东西。两者的区别只是语法上的不同。Spark更适合处理海量数据，但并不意味着Python不能。另外，在Python中引入spark体系结构可以充分利用spark的分布式优势和Python灵活方便的优点。如果你用它，就选一个。谁是好人谁是坏人是不确定的。
Spark技术的核心是什么？优势有哪些？
Spark是一个基于内存的开源项目，是云计算领域继Hadoop之后最流行的下一代通用并行计算框架。它特别支持交互式查询、流计算、图计算等。Spark在机器学习中具有无可比拟的优势，特别是对于需要多次迭代的算法。同时，spark具有良好的容错和调度机制，保证了系统的稳定运行。spark目前的开发理念是通过一个计算框架将SQL、机器学习、图形计算、流计算等功能集成到一个项目中，具有很好的可用性。目前，spark已经构建了自己的大数据处理生态系统，如流处理、图形技术、机器学习、NoSQL查询等。这是最热门的Apache项目，预计2014年下半年社区和商业应用程序将出现爆炸性增长。spark最大的优点是它的速度，在迭代处理中比Hadoop快100多倍。spark的另一个不可替代的优点是“一堆来统治所有人”。Spark采用统一的技术栈解决云计算大数据的所有核心问题，直接确立了其在统一云计算大数据领域的主导地位
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