17、数据科学中的Scala应用、自学途径与数据清洗策略

数据科学中的Scala应用、自学途径与数据清洗策略

一、Scala在数据科学中的应用

在数据科学领域，Scala是一种备受关注的编程语言。有人询问，除了与Scala完全集成且适用于大型数据集的Spark外，还有哪些工具对Scala有良好的支持，以及Scala是否只适合大型数据集。

1. Scala对不同规模数据的适用性
   • 简短回答 ：Scala适用于大小数据集，其创建和发展的动机就是为了满足可扩展性需求，“Scala”是“Scalable Language”的缩写。
   • 详细解释 ：Scala是一种运行在JVM上的函数式编程语言。函数式编程部分使编程思维有所不同，若喜欢这种思维方式，能快速处理小数据。而且，函数式语言本质上更容易大规模扩展。JVM的存在也很关键，因为JVM应用广泛，所以Scala代码几乎可以在任何地方运行。
2. 支持Scala的其他工具
   • Spark及相关库 ：Spark是可分布式批处理工具，在迭代算法方面表现出色，其附带的机器学习库Mllib和图处理库GraphX都对Scala有良好支持。
   • 其他框架 ：Akka、Factorie和Play等也是支持Scala的工具。另外，ScalaNLP是一套支持常见自然语言处理任务的机器学习和数值计算库。