为什么Spark要用Scala实现？

一、为什么Spark要用Scala实现？

1、spark和scala真的是非常完美的配搭，RDD的很多思想与scala类似，如完全相同概念List的map、filter等高阶算子，很短的

代码就可以实现java很多行的功能；类似于fp中的不可变及惰性计算，使得分布式的内存对象rdd可以实现，同时可以实现pipeline；

2、scala善于借力，如设计初衷就包含对于jvm的支持，所以可以很完美的借java的生态力量；spark一样，很多东西不要自己写，直接使用、借鉴，如直接部署在yarn、mesos、ec2，使用hdfs、s3，借用hive中的sql解析部分；

3、还有akka方便开发高效的网络通讯。

二、如何使用scala开发spark作业，并访问hive？

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf下。

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可

如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar。

三、python r和r+区别？

有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。

四、s神经网络用python好还是spark好？

神经网络用python好一些，库比较完备。

五、机器学习实践：如何将Spark与Python结合？

1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。

2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行资源分配。

3.集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的JVM进程。

4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。

5.Spark Context在每个执行器中执行任务。

六、python和r的区别？

Python和R是两种常用的编程语言，用于数据分析和统计建模。以下是它们之间的一些主要区别：

1. 语法：Python是一种通用编程语言，而R是专门为数据分析和统计建模设计的语言。Python的语法更易学易懂，更接近英语，有大量的库和工具可以用于不同的领域。R的语法更倾向于统计分析，因此在处理数据方面更为简洁和高效。

2. 生态系统：Python拥有庞大和广泛的生态系统，包含了各种领域的库和框架，如NumPy、Pandas和SciPy，可以用于数据处理、机器学习和人工智能等任务。R也拥有丰富的库和包，如dplyr、ggplot2和caret，但相对于Python来说，其库和工具的数量和多样性较少。

3. 可视化：R在数据可视化方面非常强大，拥有有名的ggplot2库，可以创建高质量的图形和图表。Python也有一些可视化库，如Matplotlib和Seaborn，但与R相比，R在这方面更为直观和易用。

4. 社区支持：Python的社区庞大且活跃，有许多开发者分享和贡献代码，有丰富的文档和教程。R的社区相对较小，但也非常活跃，有许多专门针对数据科学的论坛和博客，可以提供帮助和解决问题。

5. 集成开发环境（IDE）：Python有多种流行的IDE，如PyCharm和Jupyter Notebook，可以提供更好的开发和调试体验。R的主要IDE是RStudio，专门为R语言设计，提供了丰富的功能和集成开发环境。

综上所述，Python适用于更广泛的应用领域，具有更大的生态系统和更多的开发社区支持；而R则在统计分析和数据可视化方面更加强大和专业。选择使用哪种语言取决于具体的需求和个人偏好。

七、Python或R：选择哪个更适合机器学习？

背景介绍

机器学习是一种利用算法和统计模型让计算机系统从数据中学习和改进的领域。在实际应用中，选择合适的编程语言是机器学习的第一步。Python和R是两种常用的数据科学编程语言，它们都有强大的生态系统和各自的优势。本文将比较Python和R在机器学习中的应用，帮助您选择更适合的语言。

Python

Python是一种通用编程语言，得益于其简单易学和强大的库支持，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，Python在机器学习领域越来越受欢迎。Python的语法简洁易懂，适合初学者入门。同时，Python具有良好的可读性和丰富的文档，更易于团队合作。此外，Python还可以通过各种可视化工具（如Matplotlib和Seaborn）方便地展示数据和模型的结果。因此，Python对于初学者和团队合作来说是一种理想的选择。

R

R是一种专门用于统计分析和可视化的编程语言，拥有许多与统计学和数据分析相关的包和函数。R有着丰富的统计分析工具和强大的数据处理能力，非常适合进行统计建模和数据探索。在数据可视化方面，R提供了各种美观、高度可定制化的图形工具包，如ggplot2。因此，R在统计学和研究领域是一个主要的选择。

选择Python还是R

尽管Python和R在机器学习中都有自己的优势，但选择哪个语言还取决于您的需求和背景。如果您是一个初学者或者团队合作，Python是一个更好的选择。Python的语法易学易懂，并且有大量的资源和支持。同时，Python具有广泛应用的优势，适用于各种机器学习任务。

如果你是一个统计学或研究领域的专业人士，R可能是更适合的选择。R的统计分析工具和数据可视化能力非常强大，适合进行复杂的统计建模和数据探索。

结论

选择Python还是R主要取决于您的需求和背景。对于初学者和团队合作来说，Python是一个易学易用且功能强大的语言。而对于统计学和研究领域的专业人士来说，R提供了丰富的统计分析和数据可视化工具。最重要的是，无论您选择哪个语言，关键是掌握基本的机器学习算法和概念，因为这才是解决实际问题的关键。

感谢您阅读本文，我们希望通过比较Python和R在机器学习中的应用，帮助您做出更明智的选择，并为您的机器学习实践提供帮助。

八、python读取文件 r可以省略吗？

可以省略，最好是加上读取方式。

九、python打开文件 r需要写吗？

在python中，以r形式打开文件，文件是只读的，不需要写，也不能写入

十、r语言和python语言相似么？

不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。

python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！

python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。

python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。