spark项目 为什么Spark要用Scala实现？
为什么Spark要用Scala实现？
SBT更适合构建Scala项目，Maven更适合构建java项目。2对于spark中的API，Java和scala是不同的，但是差别不大。三。如果用Scala开发spark原型程序，可以使用spark-shell进行绘图，也可以直接使用spark-shell进行交互式实时查询。4使用Scala的代码量将会大大减少，但是使用Scala的门槛相对较高。建议：用Scala构建spark作业，因为spark本身是由SBT构建的，用Scala开发spark作业有助于理解spark的实现机制。作者：egraldlo链接：
如何用spark实现好友推荐？
1。Spark-Mllib是用推荐程序实现的，它封装了als（alternativeleastsquares）来求解用户项目评分矩阵的空值，只要应用了数据就可以使用。缺点是不能增量计算，占用大量内存。
2. 协同过滤、基于项目或用户的聚类、SVM/Bayes的封装，具体思路应该不用多说。实施强化学习，实时反馈更新模型，推送给用户。最难最时尚
1。斯帕克和斯卡拉真是天作之合。RDD的许多思想都与Scala类似，如map、filter等高阶算子与list的概念完全相同。很短
代码可以实现多行Java函数；类似于FP中的不可变和惰性计算，RDD可以实现为分布式内存对象，也可以用于Java实现流水线。Scala善于借用资源。比如，最初的设计意图包括对JVM的支持，完全可以借用Java的生态功能；比如spark，很多东西不应该自己写，可以直接使用和借鉴，比如直接部署在yarn、mesos、EC2中，使用HDFS、S3，借用hive的SQL解析部分；
3. 阿克卡也便于发展高效的网络通信。
为什么Spark要用Scala实现？
在我的标题中查找案例？
哪些spark大数据开发的实例可以用来快速入门？
实现了spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互。Spark内核还包含了弹性分布式数据集的定义
Spark是一个用来操作结构化数据SQL的程序，我们可以使用SQL或hive（HQL）来查询数据，支持多种数据源，比如hive表是JSON，除了提供SQL查询接口外，还支持SQL与传统RDD的结合，开发人员可以使用SQL和编程（API）同时查询和分析应用程序中的数据。
它是spark提供的用于实时数据流计算的组件。例如，web服务器日志或消息队列是数据流。
Spark提供了一个通用机器学习函数库，包括许多机器学习算法，如分类、回归、聚类、协作过滤等。
用于图形计算，如社交网络朋友图。
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