本文介绍: 作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介概览随着人们生活水平的提高，收集、整理、分析和处理海量数据已成为当今社会所需的工具。而在云计算时代，数据的价值及其价值的获取越来越重要。近年来，Apache Spark和Amazon SageMaker的结合让数据收集变得更加简
1.简介
概览
随着人们生活水平的提高，收集、整理、分析和处理海量数据已成为当今社会所需的工具。而在云计算时代，数据的价值及其价值的获取越来越重要。近年来，Apache Spark和Amazon SageMaker的结合让数据收集变得更加简单、高效、可靠，基于这些框架可以建立起专门用于数据采集的数据科学家或AI工程师才能完成的复杂任务。本文将从以下几个方面阐述：
- Apache Spark的主要功能和特点；
- Amazon SageMaker的主要功能和特点；
- 使用Spark SQL对数据进行初步清洗和转换；
- 使用SageMaker训练机器学习模型；
- 模型部署和使用。
Apache Spark
- 丰富的数据源：支持多种数据源，如结构化文件、无结构文件、数据库、键值存储等；
- 可扩展性：它提供了高度可扩展的并行计算能力；
- 对内存的需求少：它采用了基于内存的计算模型，对内存的要求非常低；
- 速度快：它提供超级大的并行运算能力；
- 支持多语言：支持Java、Python、Scala等多种编程语言；
- 有良好的生态系统：包括大量的第三方库、工具和应用程序。
Spark SQL
Apache Spark SQL是一个分布式数据处理引擎，它提供SQL查询接口，允许用户使用熟悉的SQL语法对数据进行各种操作，如过滤、聚合、分组
原文地址:https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132536926
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