python+spark招聘推荐系统 spark用python编程的书

本篇文章给大家谈谈python+spark招聘推荐系统，以及spark用python编程的书对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

spark的任务支持的语言

你说的是用什么语言写spark程序是吗？现在spark支持scala、java、python和R四种语言。

大数据处理为何选择spark

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资源(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！

想转行it，学Java和python，哪个更好找工作

从职业的发展和前景来看，我建议还是学JAVA，主要原因有以下几点：

Java是高级语言，python是一种脚本性语言其语法结构和性能都不如Java健全，如果你刚开始学编程的话，建议先从Java开始学起，毕竟先学一门基础性的语言，有利于培养你的编程思维，教会你如何去理解编程。我经常会听到学编程的人说，只要学会一门语言，再去学其他的语言都是差不多的，毕竟编程这东西一通百通，关键是你先学哪个基础编程至关重要，所以先学JAVA，以后即使你想学Python的话简直跟玩似的。我本身就是个例子，我是学JAVA入门的，然后又自学了C#、前端、Python，这些语言可以说有了底子后，完全凭借自学，几周入门还是很轻松的。

你可以在各大招聘网站进行下检索，JAVA的岗位从基础到高级的岗位，远远多于Python。因为JAVA适合做团队开发的那种商业项目，偏向于软件工程，团队协同。

Python之所以近几年这么火，主要得益于人工智能，Python目前主要应用在游戏开发、搜索引擎、图形图像处理、脚本开发、测试、大数据研究、人工智能领域，如果你想从事这些领域，不仅是编程的事情，你还需要有很扎实的数学和相关的业务背景，因此对Python的从业人员来说，学历要求就会要求的高些，会挑学历和学校。JAVA至少你是个专科和本科，能写基础性的业务代码就行。还有一个需要提及到的就是，由于Python涉及到人工智能领域比较多，因此一线城市的工作机会会多些。JAVA的情况则会好许多，除了一线，二三线城市也是需要的。还有一个原因JAVA的工资普遍较高。

我们在选择一门语言，也会去参考其受欢迎的程度，Java可以说一直是稳居前三，Python火也是近几年的事情，TIOBE编程语言排行榜9月更新已公布，排名前十的分别是：Java,C,Python,C++,C#,VisualBasic.NET,JavaScript,SQL、PHP和Objective-C。如下图所示：

因此选择了JAVA至少保证你近五年不会发愁饭碗的事情。

好了，今天的问题解答，就分享到这里，大家有什么其他的想法，欢迎在留言区进行分享。

Hadoop支持用python开发吗还有哪些支持python的分布式计算系统框架

hadoop支持python，我理解的是任务被yarn下发到工作节点，通过shell方式被调用。这种方式比原生的MR还慢，所以没大有人用吧。

spark应该是对python比较友好的框架了。要说缺点，毕竟是scala或java风格的api，用起来不够python。再就是用过pandas和numpy，感觉spark的api还是比较基础。

除此之外，python推荐你了解一下dask，celery这两个框架。dask是基于numpy，pandas封装的，兼容大部分np，pd的接口。且支持分布式，有可视化界面。整体来说是不错的选择。

celery是一个分布式任务调度框架，本身设计并不是专门为了etl，所以性能会比dask差一些。但个人感觉作为生产系统使用，celery稳定性更高一些。

推荐系统开发用什么语言注意什么

大规模的推荐系统，一般都是多语言的。如推荐引擎可以使用Java、Go、C++开发，数据处理可以使用SQL、Java、Python开发，训练模型可以使用Python、C++开发等。常用的框架包括SpringBoot、Spark、TensorFlow等。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。