spark学生成绩数据处理实验心得

spark学生成绩数据处理实验心得
当我第一次看到 spark 时，我就被他惊人的数据处理能力所震撼。

这个功能强大、体积小巧的开源机器学习软件包，是用于开发 AI 的一种高效工具。

现在，在生物信息学中我们仍然可以找到它的身影，它已成为一项实验应用程序并广泛使用于许多科研领域，作为分析和训练不同类型数据集、学生图像等高维度数据集的有力工具。

正如它的名字那样，它可让你管理和存储学生成绩、学校时光等类型文档。

它支持主要的 Noise（其原因非常简单：因为电子数据随时间流逝会变得越来越模糊，原始记录随着计算的增加也会模糊）标准，并且会运行精确和准确的比较任何字段值与公式库参数。

在处理学业相关数据时， Spark 是个好帮手—简单易学，适合初创企业。

随着时间流逝，对学生各年级、班别的理解可从学习成果升华至如何毕业。

再往前进步，还能得知整个课程涉及到了什么内容及其评判方法；如能将个性化的资料深入细致地收集完备，还能协助教师们识别最普遍的困难学生类型。

此外， Spark 还提供按人或统计学上按性别区分的各种列表视图。

除了数据仓库的常规职责外，它也常成为 AI 测试平台，模拟全世界70多万学术智囊评论与问答。

Spark 首先由陶哲轩、拉马努金、 Mark Schorr 等人组建的 MIT 团队开发出，现正由麻省理工大学管理。

总而言之， Spark 是从数千台超级计算机中繁衍而生的程序，其产量迄今为止是有史以来产出的软件产品中最快的程序，但却没达到最高速度。

所以虽说 Spark 在发展以来经历过多起失败案例、技
术飞跃无限革新，如今依旧很难实际用起来吧。

即便如此，如果你早些时候拜读过《Python 编码宝典》第四版，肯定清楚本文谈到了Spark 几点几行之后的事情吧？”相反， Spark 的运算能力极快、库如云，你可把其控制为一部集群，接受任务并执行命令（甚至无需采取任何干预动作），只待脚本执行完毕。

如今， Spark 提供了一个特殊插件和工具箱，用于测试与测量。