大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala python 学习难度的问题，于是小编就整理了2个相关介绍scala Python 学习难度的解答，让我们一起看看吧。
spark流处理目的？
1.轻量级快速处理 Spark通过减少磁盘IO来达到性能的提升,它们将中间处理数据全部放到了内存中。 Spark使用了RDD(Resilient Distributed Datasets)数据抽象,这允许它可以在内存中存储数据,只在需要时才持久化到磁盘。 这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写,大幅度的降低了运行时间。
2.易于使用 Spark支持多语言(Java、Scala、Python及R) 自带80多个高等级操作符 允许在shell中进行交互式查询 它多种使用模式的特点让应用更灵活。
学习大数据难吗？
大数据培训需要多久能够学会？这个跟您本身情况来决定的，有基础的和没有基础的学员学习需要是时间不同，难度也不一样。同样是零基础的学员，学习能力不同学习的时间长短也不相同，难度也是不一样的。具体情况大家可以通下边的回答进行参考：
第一、零基础人群学习大数据的话要5个月左右的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要您能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人只能是谈一下的感受，能不能把它学会还是要看看你了，谁也帮不了你。
第二、有基础人群如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础，或者在大学学习过相关知识。比如说是J***a开发基础，python开发基础等，如果再加上一些数学统计方面的知识就更加完美了，有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。当然如果是零基础的话最好是安静得选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。
我感觉学习大数据还是有一定的门槛，如果是完全的初学者，或者没有点数学基础，计算机基础还是有不少挑战的。当然有很多现成的工具，算法，模型，平台，如果是应用难度相对小些，如果科研的话可能相对困难些。
下面说说学习大数据需要的一些条件，学习大数据需要一定的技术和数学基础，因此对于没有相关背景的人来说可能会有一定的难度。以下是详细的原因：
- 技术基础要求较高：学习大数据需要掌握一定的编程技能，如J***a、Python、SQL等，以及掌握相关的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Hive等。如果没有相关的技术基础，学习大数据可能会比较困难。
- 数学基础要求较高：大数据分析和处理需要一定的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。这些知识对于理解数据分析和机器学习算法是必不可少的。
- 数据量大、复杂：大数据通常是海量的、复杂的数据，需要使用各种技术和算法才能有效地处理和分析。这需要学习者具备较强的分析和解决问题的能力。
- 不断更新的技术和工具：大数据技术和工具不断更新和发展，学习者需要不断学习和跟进最新的技术和工具，才能保持竞争力。
- 需要实践：学习大数据需要进行实践和应用，需要具备一定的实践经验才能更好地掌握相关技能和知识。
总之，学习大数据需要一定的技术和数学基础，需要具备较强的分析和解决问题的能力，同时需要不断学习和跟进最新的技术和工具。如果您感到困难，可以通过参加相关的课程或培训、阅读相关的书籍和论文、参与实际项目等方式来加强学习。
到此，以上就是小编对于scala python 学习难度的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala python 学习难度的2点解答对大家有用。
