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编程spark的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程spark的解答，让我们一起看看吧。
s神经网络用python好还是spark好？
神经网络的实现可以使用Python或Spark进行。Python具有广泛的机器学习和深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，方便构建和训练神经网络模型。
Spark则适用于大规模分布式计算，可以处理大规模数据集。选择哪种工具取决于你的需求，如果是小规模数据或快速原型开发，Python是个不错的选择；而对于大规模数据或需要分布式计算能力，Spark可能更适合。
什么是spark式跑？
Spark式跑是指使用Apache Spark进行大规模数据处理和分析的一种方式。Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Spark式跑的特点是通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算，以实现高效的数据处理和分析。
它支持多种编程语言，如Scala、Java和Python，并提供了丰富的库和算法，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，使得开发人员可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。
Spark和Hadoop对于大数据的关系？
Hadoop生态
Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。
Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。 库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性，而是设计为在应用程序层检测和处理故障，因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务，而每台计算机都容易出现故障。
1、hadoop1.0时期架构
2、hadoop2.0时期架构
早期Hadoop指的hdfs+mapreduce，后来衍生为整个大数据生态。
大数据生态从底层往上是分布式文件存储，分布式数据库，分布式计算(实时+离线)，检索，***管理，任务调度，以及周边工具。
从上可以看出，spark只是Hadoop生态中的一个小分支。
到此，以上就是小编对于python编程spark的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程spark的3点解答对大家有用。
