大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python spark 机器学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python spark 机器学习的解答，让我们一起看看吧。
大数据处理为何选择spark？
在处理大数据时，Spark 是一个流行的选择，因为它有以下优点：
1.快速处理能力：Spark 的处理速度比 Hadoop MapReduce 快得多，因为它使用了内存计算，而不是磁盘 IO，这使得处理速度更快。
2.容错性：Spark 可以自动将数据分成多个分区，并在多个节点上处理每个分区，这使得 Spark 在节点故障时具有容错能力。
3.多语言支持：Spark 支持多种编程语言，包括 java、Scala、Python 和 R 等，这使得它更加灵活。
4.易于使用：Spark 提供了易于使用的 API，使得开发人员可以快速编写分布式应用程序。
5.生态系统：Spark 拥有强大的生态系统，包括 Spark sql、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等，可以满足不同领域的需求，比如数据处理、机器学习和图形处理等。
综上所述，Spark具有快速处理速度、容错性、多语言支持、易于使用和强大的生态系统等优点，成为大数据处理的一种理想选择，在大数据场景下的计算任务中一直被广泛应用。
大数据现在很火，也是未来的趋势。经过这几年的发展，不管是企业在职人士，还是在校大学生朋友，都意识到了大数据学习的重要性。大数据技术目前的人才很少，学习大数据出来之后的工资普遍高于其它技术。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)。
1、Spark的核心是什么?
RDD是Spark的基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD也是Spark非常核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据***，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。
RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
2、Spark的适用场景有哪些?
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。
Spark 特点
- 开源的集群云计算框架
- 端到端的数据分析平台（可视化监控）
- 相较于Hadoop map reduce 在功能性能上都更进一步
- 可以单例模式也可以集群模式
- Streaming 处理数据（实时数据接收处理）
- 支持多语言：Scala/python/[_a***_]/R
- Amazon，eBay, Yahoo 使用Spark
- 丰富的库：Grahp, SQL, ML, Streaming
- 多种框架可选择（Yarn， mesos）
基于内存的计算
- 当我们需要读取数据来分析时，它已经在运行中，我们可以很容易地检索它。
- 有利于实时风险管理和欺诈检测。
- 缓存了大量数据，数据变得高度可访问。
- 系统的计算速度提高。
- 改进复杂***处理，基于 D*** 图的 task 和 Lazy evaluation 。
Spark 数据分析流程
我是工作多年的大数据攻城狮一枚，相关问题可以在评论区留言，或者私信我！
spark是大数据时代的产物，可以基于hdfs存储的海量数据，分布式的处理各个数据节点上的任务。spark将大型计算任务分解为有向无环图，按照拓扑顺序执行图中的task，配合yarn的调度能充分有效的利用分布式系统的计算***(主要是cpu和内存)。spark相对于mapreduce的改进是可以基于内存计算（内存不够的再存磁盘），而mapreduce是基于磁盘的计算，因此spark计算速度是相当快的，可以将普通mapreduce的耗时压缩数10倍，我们日常工作中可以早点处理完数据提前下班。
大数据的场景下如果用传统的mysql数据库通过sql查询需要费很大精力去分库分表，维护数据，还得经常面临数据库查询慢的问题，还是得有基于hdfs的数据仓库，使用spark来做数据处理，快使用spark吧！
到此，以上就是小编对于python spark 机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python spark 机器学习的1点解答对大家有用。
