spark学习要多久？

一、spark学习要多久？

你好！按照你提供的，以下是我对你的问题的Spark学习要多久？学习Spark的时间因人而异。

1. 学习Spark的时间不是固定的，它取决于个人的学习速度和先前的编程经验。

2. 对于有编程背景和分布式计算经验的人来说，学习Spark可能相对较快，可以在几周或几个月内掌握基本概念和技能。

然而，对于没有编程经验或没有接触过分布式计算的人来说，学习Spark可能需要更长的时间，可能需要几个月或甚至更久的时间来熟悉Spark的概念和编程模型。

3. 除了个人的学习速度和背景知识外，学习Spark的时间还会受到可用的学习资源和学习方法的影响。

使用高质量的教材、参加培训课程或与其他有经验的开发者进行交流，都可以加快学习的速度。

此外，实践和应用Spark的时间也是学习过程中需要考虑的因素。

希望这个答案对你有帮助！如有任何进一步的问题，我将乐意为您解答。

二、flink和spark哪个好学习？

Spark更好

以其卓越的计算性能还是占据了大数据开发的半壁江山（或者三分之一壁？）

但是从长期发展角度来看，Spark在实时方向的劣势却是比较致命的缺陷——很多大公司在数据处理上都需要无延迟处理，而Spark无论怎么样去微批处理，还是会存在一定的小延迟。

三、hadoop 和spark如何系统的学习？

下面讲的基本是矩阵相关的，因为当时写的都是矩阵相关的代码…现在看来之前写的这个有点偏题。最好的建议就是认真学习官方文档，多写代码多实践，多看别人写的好的代码。稍微不注意的话用Scala写出来的代码可读性会很不好，所以还要重视代码规范。

……………………………

公司实习中，工作中写Spark代码，给点我自己的心得。只学了一个月左右，也只能算刚入门吧。

关于Hadoop，只了解配置相关，除了写过从hdfs读文件的代码，没有写过其他代码。

关于Spark，讲一下我从入门开始的学习过程：

我用了两个星期时间学习了Scala，先参考一下这个问题：

如何学好Scala？请给出一条科学的时间线 - 陈晓宇的回答

。

学完了Scala之后再学习一下Spark的RDD，据说这篇论文一定要看

https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi12/nsdi12-final138.pdf

。然后在网上多看看别人在Spark踩过的坑和Spark的使用经验，自己不要再跳就行。剩下的就是多写Spark代码了，在写代码的时候要多思考，有问题直接去

Stack Overflow

上问，提问之前先问一下自己这个问题我是不是真的找不到解决方法，我的这个问题是不是一个有价值的问题。

另外，写比较复杂的程序的时候，Spark的源码是要看的，你要看某个类提供了哪些方法可以调用，调用这个方法返回的是什么样的返回值等等。

在写代码的过程中会遇到很多坑，只有你自己慢慢去发现，慢慢积累了，所以没有什么捷径，实践是硬道理。比如说关于序列化，哪些变量需要用@transient声明不可序列化；zipWithUniqueId并不是从0开始连续计数；MLlib中RowMatrix并没有行号的概念，不关心矩阵中行的顺序，如果行号对你很重要你必须使用IndexedRowMatrix（具体参考这个问题

scala - Converting CoordinateMatrix to RowMatrix doesn't preserve row order

）；打印CoordinateMatrix可以先toBlockMatrix然后再toLocalMatrix（一般情况下不把distributed的矩阵转为local矩阵，我是调试过程中输出矩阵的值才用到，具体参考这个问题

scala - Converting CoordinateMatrix to Array?

）；还有一个连接MySQL中"No suitable driver found for jdbc"的问题（参考

mysql - No suitable driver found for jdbc in Spark

）等等这些坑我都踩过。

遇到过的另一个问题：RDD transformations and actions can only be invoked by the driver, not

inside of other transformations; for example, rdd1.map(x =>

rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation

and count action cannot be performed inside of the rdd1.map

transformation. 简单的说，就是RDD的操作里面不允许再出现RDD的操作。

An error about Dataset.filter in Spark SQL

这个问题也是因为该原因引起的。

关于你提的如何实践？那就自己找找可以用Spark写的小项目，MLlib中有很多example你可以看一下，

MLlib - Spark 1.6.0 Documentation

里的很多算法可以让你练习很久了，如果没有大的数据量就自己构造数据，先写小实验开始入门。

四、如何高效学习Spark机器学习？

掌握Spark机器学习的基础知识

想要高效学习Spark机器学习，首先需要掌握基础知识。了解Spark框架的工作原理，明白其在大数据处理和机器学习中的应用，对于后续深入学习至关重要。

选择合适的学习资料

在众多的学习资料中，选择适合自己的学习资源很关键。可以从官方文档、在线教程、书籍等多方面获取信息，同时也可以参加线下或线上的培训课程，以系统地学习Spark机器学习。

实践项目驱动学习

理论知识固然重要，但实际项目经验同样至关重要。尝试自己动手完成一些Spark机器学习的项目，锻炼自己的实际操作能力，加深对知识的理解和掌握。

参与开源社区与团队合作

向开源社区贡献代码，参与讨论和交流，可以加深对Spark机器学习的理解，获取与他人的交流和合作，拓宽自己的技术视野，同时也可以结识志同道合的伙伴。

持续学习与不断总结

学习是一个持续的过程，要保持学习的饥渴心态，及时关注新技术和更新的资讯。同时，将学习过程中的经验进行总结，并不断完善和提升自己的学习方法和技术水平。

通过以上几点方法，相信你可以更加高效地学习Spark机器学习，不断提升自己在这一领域的技能和经验。

感谢您看完这篇文章，希望您可以从中获得学习Spark机器学习的帮助。

五、spark机器学习的包有哪些？

spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。

MLlib中也包含了大部分常用的算法，分类、回归、聚类等等，借助于spark的分布式特性，机器学习在spark将能提高很多的速度。MLlib底层采用数值计算库Breeze和基础线性代数库BLAS。

六、Spark提供的机器学习框架有什么？

Apache Spark提供了多种机器学习框架，包括MLlib和Spark ML。MLlib是Spark的机器学习库，旨在实现机器学习的可伸缩性和易操作性。它由常见的学习算法和实用程序组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤和降维等。MLlib还提供了底层优化和原生语言的API，以及高层管道API，方便用户进行机器学习操作。Spark ML则是基于Spark Core之上的高级API，它提供了更加简洁和直观的API，方便用户快速构建和部署机器学习应用。Spark ML支持多种数据类型和多种预测模型，包括分类、回归、聚类和协同过滤等。总的来说，Spark提供的机器学习框架可以满足不同层次的用户需求，从简单的数据挖掘和分析到复杂的机器学习应用都可以使用Spark的机器学习框架进行实现。

七、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

八、人工智能学习步骤？

学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤：

1. 确定学习目标：了解AI的基本概念和应用领域，确定自己想要学习的具体方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2. 学习基础知识：学习数学、统计学、计算机科学等基础知识，如线性代数、概率论、算法等。

3. 学习编程语言：学习编程语言，如Python、Java等，掌握基本的编程技能。

4. 学习AI算法：学习AI算法，如决策树、神经网络、卷积神经网络等，掌握各种算法的原理和应用。

5. 实践项目：参与实践项目，如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等，将所学知识应用到实际项目中。

6. 持续学习：AI技术发展迅速，需要不断学习新知识和技能，跟上最新的技术发展趋势。

以上是学习AI人工智能的一些基本步骤，可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。

九、人工智能学习含义？

人工智能学习是指通过算法和模型等手段，使计算机系统能够模拟人类智能，进行自动化的学习、推理、理解、创造等活动。

通过学习，人工智能系统能够根据新的数据和情境不断改进自身的行为和性能，实现自我优化和成长。

十、怎样学习人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；