¿El aprendizaje de la minería de datos requiere chispa de aprendizaje?
Learning Spark es muy eficaz para ayudar a la extracción de datos. Al mismo tiempo, para llevar a cabo la canalización de tareas, cuando hay varias etapas, el resultado de cada etapa debe almacenarse en función del archivo subyacente. El sistema, y es compatible con HDFS y Hive, se puede integrar en el ecosistema Hadoop y puede compensar las deficiencias de MapReduce. Spark tiene las características de alta eficiencia, facilidad de uso, versatilidad y compatibilidad. Estas características aumentan la velocidad de computación cientos de veces. También puede lograr un alto rendimiento en el procesamiento por lotes y la transmisión de datos a través del optimizador de consultas y el motor de ejecución física. Al mismo tiempo, Spark admite las API de Java, Python y Scala, así como una variedad de algoritmos avanzados, lo que permite a los usuarios crear rápidamente diferentes aplicaciones. Es muy sencillo utilizar un clúster Spark en estos shells para verificar la solución al problema. Spark se puede integrar fácilmente con otros productos de código abierto.
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