> Fundor333 wrote: > > Nella mia università (università Ca' Foscari di Venezia), nel corso di laurea > di informatica è stata fatta una conferenza con Apostolos N. Papadopoulos > (Aristotle University of Thessaloniki) che ha presentato Apache Spark. E' > stato mostrato come creare programmi per sistemi distribuiti in cui si > dividono il carico di lavoro su un db comune. > > Il tutto è stato mostrato in scala ma la libreria è disponibile anche in > python ma ha detto che è ancora "instabile" rispetto a quella java/scala.
Dunque, facciamo un po' di chiarezza: che cosa delle API di Python sarebbe "instabile"? Non credo che il termine "instabile" sia il termine giusto, o per lo meno, non credo sia quello che intendi tu: non si tratta di instabilità, quanto più di non allineamento di feature a parità di API. Al meglio della mia conoscenza, il maggiore investimento sulle API di Spark è stato fatto per Scala (del resto Spark è scritto in Scala e le API sono tutti dei wrapper per Scala, in fin dei conti). Nella lista seguono, nell'ordine Java, Python, R. In altre parole, il supporto per le cutting-edge features di Spark le troverai *sempre* in Scala e poi negli altri linguaggi in ordine più o meno "costantemente arbitrario" :) Tutto qui: non si tratta di instabilità. La API rilasciate sono *naturalmente* stabili. Un esempio di confronto tra Python e Scala. Spark Streaming è stato introdotto in Python in una delle ultime release delle API (1.4.1, se non erro). Spark GraphX non è al momento supportato in Python (solo Scala e Java). That's it. Poi, se vogliamo parlare delle API di Machine Learning (MLib) e delle potenzialità in termini di "Estimators e Learning Methods", allora è un'altra storia… ma non mi pare che tu ne abbia fatto cenno. > Vista la fiera dell'elettronica a Venezia il 19 e 20 dicembre, io e un altro > mio compagno volevamo sperimentare delle cose sui sistemi distribuiti > utilizzando raspberry (pensavamo quelli da 5 dollari) però in python. Quindi, se capisco bene, vuoi mettere su un cluster di raspberry pi su cui far girare Spark? Ripeto: deve sempre essere possibile eseguire la JVM, eh?! Non dimenticarlo. Torno a dire: Spark è implementato in Scala. Tutto diventa Scala, alla fine della fiera. > > Quindi, qualcuno ha avuto esperienze con questo Apache Spark? E' davvero > instabile? Che alternative abbiamo in python? Scala, ma non so se sia **davvero** un'alternativa. > Vale la pena fare questo lavoro in Python o meglio un altro linguaggio? Quale lavoro?! XD In effetti su questo non sei stato molto chiaro. Come ha già detto qualcuno, meglio che decidi bene prima *cosa* fare e poi *come farlo*. > > Grazie F333 HTH > > PS:Vorremmo evitare C, C# e C++ perchè li troviamo "scomodi" per un progetto > a "tempo perso" in quanto richiederebbero per noi tanto tempo per imparare > come dio comanda il linguaggio Su C#, niente da dire (nel senso che non reputo *fondamentale* conoscere il C#) Ma intendi dire che sei uno studente di Informatica all'università e non conosci almeno uno tra C o C++?! O_o Su questo, qualcosina da dire ce l'avrei, btw. --- Valerio
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