![]() | 1 holajamc 2018-12-18 14:18:56 +08:00 巧了最近也在看 Spark,不如看看官方文档?-> https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html |
2 richzhu 2018-12-18 14:20:49 +08:00 ![]() 兄弟,玩什么不重要,重要的是你玩的怎么样 |
![]() | 3 devqin 2018-12-18 14:26:57 +08:00 |
![]() | 4 andylsr 2018-12-18 14:27:47 +08:00 via Android 看你数据量,市面上几千条数据也拿来分析的~有必要 spark 么, |
5 kzfile 2018-12-18 14:38:23 +08:00 这个就看实际的需求环境了 |
6 yab119074412 2018-12-18 14:54:56 +08:00 spark 也有 Python 版的 pyspark |
![]() | 7 janxin 2018-12-18 14:59:29 +08:00 ![]() pyspark,另外也取决于数据量 是时候拿出这个文章了了 Don't use Hadoop - your data isn't that big https://www.chrisstucchio.com/blog/2013/hadoop_hatred.html 当然,老外也有可能没见识,不知道我天朝的大数据 |
8 ftexplore 2018-12-18 15:43:42 +08:00 python 适合数据分析的原因是,很多非计算机领域的大牛,例如数学家,他们用 python 比较顺手,所以有大量的 lib 可以用 |
9 mwiker 2018-12-18 15:51:51 +08:00 另一个叫啥的语言:scala。因为 spark 是由 scala 编写的,用 scala 支持更多的 api。不过熟悉 python 的用 pyspark 也可以了。 |
10 yak9dd 2018-12-18 16:06:40 +08:00 python 只是接口,把数据灌倒 spark,flink,tensorflow 里跑。python 真的很慢,但其处理数据的简洁性使得绝大部分数据处理框架都是 Python 接口 |
11 yanzixuan 2018-12-18 16:58:16 +08:00 pandas 难道不专业?数据量少用 pandas,数据量大用 dask,数据量很大用 spark。 |
12 cyspy 2018-12-18 17:14:13 +08:00 pyspark+numpy 是常用做法。 |
![]() | 13 hikarugo 2018-12-18 17:31:10 +08:00 有时间纠结工具,不如先找一个上手试试 |
14 visitantzj 2018-12-18 22:14:05 +08:00 python 数据分析有优势的是大数据 /ML 这些离工程领域近的生态圈强,单纯说数据分析语法上没有 matlab/r/julia 这些适合,用 python 经常感觉脑子里要想一想语法 namespace 之类的,不像那些语言思维那么流畅。 |
![]() | 15 googlefans 2019-01-03 23:05:46 +08:00 via iPad spark 要多大量级的数据? |