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spark和storm的选择:哪个平台更适合机器学习
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Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以简单、可靠地处理大量的数据流。Storm有很多应用场景，如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL，等等。
SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。
Spark的适用场景：
Spark立足于内存计算，从而不再需要频繁的读写HDFS，这使得Spark能更好的适用于：
(1) 迭代算法，包括大部分机器学习算法Machine Learning和比如PageRank的图形算法。
(2) 交互式数据挖掘，用户大部分情况都会大量重复的使用导入RAM的数据（R、Excel、python）
(3) 需要持续长时间维护状态聚合的流式计算。
同时spark还有自己的机器学习库，如果学习机器学习的话，建议使用spark。
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想做机器学习，推荐下面资料：
C++计算机视觉 —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。
通用机器学习
Closure通用机器学习—Clojure语言库与工具的分类目录
Go自然语言处理—一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现—Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现—Go语言版的Snowball词干提取器
通用机器学习— Go语言机器学习库 —Go语言机器学习包.—Go语言朴素贝叶斯分类库。—Go语言遗传算法库。
数据分析/数据可视化—Go语言图形库。—Go语言的SVG生成库。
Java自然语言处理—斯坦福大学的CoreNLP提供一系列的自然语言处理工具，输入原始英语文本，可以给出单词的基本形式（下面Stanford开头的几个工具都包含其中）。—一个自然语言解析器。 —一个词性分类器。—Java实现的名称识别器—分词器，很多NLP工作中都要用到的标准预处理步骤。 —用来在树状数据结构中进行模式匹配，基于树关系以及节点匹配的正则表达式（名字是“tree regular expressions”的缩写）。最新的基于统计短语的机器翻译系统，java编写—用以定义文本模式的框架。—SUTime是一个识别并标准化时间表达式的库。—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体 —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具。—Java实现的推特文本处理库 -—基于Java的统计自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模、信息提取以及其他机器学习文本应用包。—处理自然语言文本的机器学习工具包。 —使用计算机语言学处理文本的工具包。
通用机器学习—Spark中的分布式机器学习程序库 —分布式的机器学习库 —斯坦福大学的分类器—Weka是数据挖掘方面的机器学习算法集。—提供一个简单的大规模实时机器学习/预测分析基础架构。
数据分析/数据可视化—大数据分析平台—快速通用的大规模数据处理引擎。 —为Hadoop实现实时查询
Javascript自然语言处理 —JavaScript实现的推特文本处理库 —javascript及coffeescript编写的NLP工具—Node下的通用NLP工具—JS编写的自然语言处理器
数据分析/数据可视化
通用机器学习—训练深度学习模型的JavaScript库。—用JavaScript实现的聚类算法，供Node.js及浏览器使用。—Node.js实现的决策树，使用ID3算法。 —Node.js下的快速人工神经网络库。—k-means算法的简单Javascript实现，供Node.js及浏览器使用。 —供Node.js用的LDA主题建模工具。—逻辑回归/c4.5决策树的JavaScript实现—Node.js的机器学习库。—Node.js的支持向量机 —JavaScript实现的神经网络 —贝叶斯强盗算法的实现，供Node.js及浏览器使用。
Julia通用机器学习—Julia实现的概率图模型框架。—Julia实现的正则化判别分析包。—回归分析算法包（如线性回归和逻辑回归）。 —局部回归，非常平滑！ —朴素贝叶斯的简单Julia实现 —（统计）混合效应模型的Julia包 —Julia实现的基本mcmc采样器—Julia实现的距离评估模块 —决策树分类器及回归分析器 —Julia实现的神经网络 —Julia下的MCMC工具 —Julia写的广义线性模型包 —GMLNet的Julia包装版，适合套索/弹性网模型。—数据聚类的基本函数：k-means, dp-means等。—Julia下的支持向量机。—Julia下的核密度估计器—降维算法 —Julia下的非负矩阵分解包—Julia实现的神经网络
自然语言处理 —Julia下的主题建模—Julia下的文本分析包
数据分析/数据可视化 —纯Julia实现的图布局算法。 —DataFrames的元编程工具。—处理表格数据的Julia库—从Stata、SAS、SPSS读取文件—Julia中的假设检验包 —Julia编写的灵巧的统计绘图系统。—Julia编写的统计测试函数包 —读取R语言中众多可用的数据集的Julia函数包。 —处理表格数据的Julia库。—概率分布及相关函数的Julia包。 —元素值可以为空的数据结构。—Julia的时间序列数据工具包。—Julia的基本采样算法包
杂项/演示文稿 —数字信号处理—Julia大会上的演示文稿—Julia的信号处理工具—Julia的图片库
通用机器学习 —Cephes数学函数库，包装成Torch可用形式。提供并包装了超过180个特殊的数学函数，由Stephen L. Moshier开发，是SciPy的核心，应用于很多场合。 —供Torch使用的图形包。—从Numpy提取的随机数生成包，包装成Torch可用形式。 —Torch-7可用的信号处理工具包，可进行FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft等变换。 —Torch可用的神经网络包。 —为nn库提供图形计算能力。—一个不稳定实验性的包，扩展Torch内置的nn库。—Torch可用的优化算法库，包括 SGD, Adagrad, 共轭梯度算法, LBFGS, RProp等算法。—Torch下的非监督学习包。提供的模块与nn(LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及独立算法 (k-means, PCA)等兼容。—操作流形的包。—Torch的支持向量机库。—将liblbfgs包装为FFI接口。 —老版的vowpalwabbit对torch的接口。—OpenGM是C++编写的图形建模及推断库，该binding可以用Lua以简单的方式描述图形，然后用OpenGM优化。 —MichaelMathieu为torch7编写的稀疏线性模块。 —将局部敏感哈希库SHKit包装成lua可用形式。 —KNN、核权平均以及局部线性回归平滑器—torch的CUDA后端实现 —torch的CUDA神经网络实现。—torch的图像/图形库，提供从图像创建图形、分割、建立树、又转化回图像的例程—torch的视频/图形库，提供从视频创建图形、分割、建立树、又转化回视频的例程 —积分图像的代码和工具，用来从快速积分直方图中寻找兴趣点。 —使用hugin拼合图像并将其生成视频序列。—运动场景束调整/结构包 —torch的特征提取包，提供SIFT和dSIFT模块。—当前最高水准的通用密度特征提取器。
演示及脚本.核心torch7演示程序库线性回归、逻辑回归人脸检测（训练和检测是独立的演示）基于mst的断词器train-a-digit-classifiertrain-autoencoderoptical flow demotrain-on-housenumberstrain-on-cifartracking with deep netskinect demo滤波可视化saliency-networks
—torch7下的音乐标签脚本 读取几个流行的数据集的脚本，包括：BSR 500CIFAR-10COILStreet View House NumbersMNISTNORB
—在Arcade Learning Environment模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。
Matlab计算机视觉 —实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码—剪切波变换的MATLAB源码—Curvelet变换的MATLAB源码（Curvelet变换是对小波变换向更高维的推广，用来在不同尺度角度表示图像。）—Bandlets变换的MATLAB源码
自然语言处理 —一个Matlab的NLP库
通用机器学习—在MNIST字符数据集上训练一个深度的autoencoder或分类器[深度学习]。 —获奖的降维技术，特别适合于高维数据集的可视化—Matlab机器学习的完整面向对象环境。 —支持向量机程序库 —大型线性分类程序库 —M. A .Girolami教授的机器学习课程，包括PDF，讲义及代码。—考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架 —Matlab中的模式识别工具包，完全面向对象
数据分析/数据可视化—处理图像的Matlab包—图像算法纯Matlab高效实现，对MatlabBGL的mex函数是个补充。
.NET计算机视觉 —包装器，使.NET程序能使用OpenCV代码—跨平台的包装器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android上编译。
自然语言处理 —斯坦福大学NLP包在.NET上的完全移植，还可作为NuGet包进行预编译。
通用机器学习 —支持向量机、决策树、朴素贝叶斯模型、K-means、高斯混合模型和机器学习应用的通用算法，例如：随机抽样一致性算法、交叉验证、网格搜索。这个包是Accord.NET框架的一部分。—F#语言实现的Deep belief和深度学习包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU来执行。 —先进的神经网络和机器学习框架，包括用来创建多种网络的类，也支持神经网络需要的数据规则化及处理的类。它的训练采用多线程弹性传播。它也能使用GPU加快处理时间。提供了图形化界面来帮助建模和训练神经网络。 —这是一个数据库管理系统和神经网络设计器。设计器用WPF开发，也是一个UI，你可以设计你的神经网络、查询网络、创建并配置聊天机器人，它能问问题，并从你的反馈中学习。这些机器人甚至可以从网络搜集信息用来输出，或是用来学习。
数据分析/数据可视化 —numl这个机器学习库，目标就是简化预测和聚类的标准建模技术。—Math.NET项目的数值计算基础，着眼提供科学、工程以及日常数值计算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及装有 PCL Portable Profiles 47 及 344的Windows 8， 装有 Xamarin的Android/iOS 。 —Sho是数据分析和科学计算的交互式环境，可以让你将脚本（IronPython语言）和编译的代码（.NET）无缝连接，以快速灵活的建立原型。这个环境包括强大高效的库，如线性代数、数据可视化，可供任何.NET语言使用，还为快速开发提供了功能丰富的交互式shell。
Python计算机视觉—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。
自然语言处理 —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。—中文断词工具。 —中文文本处理库。—另一个中文断词库。 —基于条件随机域的中文断词库。 —自然语言理解工具包。
通用机器学习 —Python语言概率规划的电子书—Spark下的分布式机器学习库。—基于SciPy的机器学习模块 —包含多种机器学习模块的库（回归，聚类，推荐系统，图分析等），基于可以磁盘存储的DataFrame。—连接外部服务器的库。—Python的web挖掘模块—Numenta公司的智能计算平台。—基于Theano的机器学习库。 —Python编写的使用GPU加速的深度学习库。—主题建模工具。—另一个机器学习库。 —可扩展的、快速推荐引擎。 —Python实现的推荐系统。—关于贝叶斯分析的书籍 —Python实现的受限波尔兹曼机。[深度学习]。 —在线学习工具箱。 —cover tree的Python实现，scipy.spatial.kdtree便捷的替代。—Python实现的神经影像学机器学习库。—机器学习工具箱。 —遗传算法框架。 —考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架—深度及递归神经网络的程序库，基于Theano。
数据分析/数据可视化 —基于Python的数学、科学、工程开源软件生态系统。—Python科学计算基础包。 —Python的低级虚拟机JIT编译器，Cython and NumPy的开发者编写，供科学计算使用 —为复杂网络使用的高效软件。—这个库提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。—Python中的商业智能工具（Pandas web接口）。 —MCMC采样工具包。—Python的算法交易库。—全名Python Dynamics，协助基于NumPy, SciPy, IPython以及 matplotlib的动态建模工作流。 —符号数学Python库。—Python的统计建模及计量经济学库。 —Python天文学程序库，社区协作编写 —Python的2D绘图库。—Python的交互式Web绘图库。 —Python and matplotlib的协作web绘图库。—将Python数据结构转换为Vega可视化语法。—Python的绘图库，基于D3.js。 —和R语言里的ggplot2提供同样的API。—Python中渲染SVG图的库，效果漂亮。—Python下的SVG图表生成器。
杂项脚本/iPython笔记/代码库 —Sarah Palin关于主题建模的电邮。 —基于扩散方法的图像分割算法集合。 —SciPy教程，已过时，请查看scipy-lecture-notes—Python的推荐引擎库。—Python中的贝叶斯推断工具。—scikit-learn学习笔记系列 —推特情绪分析器—坐标下降算法实验，应用于（稀疏）群套索模型。—使用 mne-python进行EEG/MEG数据处理的IPython笔记—使用Python pandas库的方法书。—机器学习的优化程序库，用Python实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。
Kaggle竞赛源代码 —Kaggle上一个维基预测挑战赛 Dell Zhang解法的实现。—Kaggle上”从社交媒体评论中检测辱骂“竞赛提交的代码—Kaggle预测回头客挑战赛的代码 —Kaggle上CIFAR-10 竞赛的代码，使用cuda-convnet —Kaggle上blackbox赛代码，关于深度学习。 —Kaggle上加速度计数据识别用户竞赛的代码 —Kaggle上用广告预测工资竞赛的代码 —Kaggle上给定员工角色预测其访问需求竞赛的代码—Kaggle上根据bestbuy用户查询预测点击商品竞赛的代码（大数据版）—Kaggle上根据bestbuy用户查询预测点击商品竞赛的代码（小数据版） —Kaggle上从图片中识别猫和狗竞赛的代码 —Kaggle上遥远星系形态分类竞赛的优胜代码 —Kaggle竞赛：从笔迹区分性别—Kaggle上预测药物分子活性竞赛的代码（默克制药赞助）—Kaggle上 预测Stack Overflow网站问题是否会被关闭竞赛的代码 —预测红酒质量。
Ruby自然语言处理—文本检索与注释工具包，Ruby上我见过的最全面的工具包。—这个框架可以用任何语言为Ruby对象构建语言学工具。包括一个语言无关的通用前端，一个将语言代码映射到语言名的模块，和一个含有很有英文语言工具的模块。—使得Ruby可用 libstemmer_c中的接口。 —WordNet的Ruby接口库。 —aspell绑定到Ruby的接口—UEALite Stemmer的Ruby移植版，供搜索和检索用的保守的词干分析器—该程序库可以将推特中的用户名、列表和话题标签自动连接并提取出来。
通用机器学习 —Ruby实现的一些机器学习算法。 —精华！在JRuby世界中释放了Apache Mahout的威力。—可用贝叶斯及其他分类法的通用分类器模块。—《神经网络和深度学习》一书的示例代码。
数据分析/数据可视化 – Ruby – R bridge—关于数据可视化的Ruby Manor演示的源代码和支持内容 —将gnuplot包装为Ruby形式，特别适合将ROC曲线转化为svg文件。—基于Vega和D3的ruby绘图库 —Ruby下出色的图形工具包—数据管理工具
杂项—大数据处理严肃而有趣的指南书
R通用机器学习—R语言机器学习包列表，按算法类型分组。—R语言150个机器学习算法的统一接口 and —该包集合了多种机器学习算法
数据分析/数据可视化—基于图形语法的数据可视化包。
Scala自然语言处理—机器学习和数值计算库的套装 —Scala用的数值处理库—自然语言处理库。—可部署的概率建模工具包，用Scala实现的软件库。为用户提供简洁的语言来创建关系因素图，评估参数并进行推断。
数据分析/数据可视化—Spark下的分布式机器学习库 —CAscading的Scala接口—用Scalding 和 Storm进行Streaming MapReduce —Scala的抽象代数工具 —Scala的数据管理工具 —化简你的数据，进行代数聚合的unix过滤器 —供软件开发者和数据工程师用的机器学习服务器。—支持大规模探索性数据分析的CPU和GPU加速矩阵库。
通用机器学习—Scalding下可扩展的机器学习框架—scalding下的决策树工具。 —基于scalding的机器学习程序库—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因组处理引擎，有专用的文件格式，Apache 2软件许可。 —Scala语言可用的生物信息学程序库—机器学习CPU和GPU加速库。
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hadoop3.0学习：零基础安装部署hadoop集群
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学习大数据开发需要哪些条件？
15:42:20　　
1. 数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。2. 分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。3. 编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。4. 业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。5. 逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。6. 数据可视化数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。
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学习大数据学费要多少钱？4个月学习月薪过万
发布：大数据培训
来源：达内新闻
学习大数据学费要多少钱？在2017年越来越多的企业和机构将大数据定位为企业的无形资产，并对大数据无形资产做系统化的管理和应用。大数据作为无形资产将成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
大数据目前的现状
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据行业分析
学习大数据学费要多少钱？大数据行业走向成熟。随着大数据商业价值的显现，相关的数据培训班也如雨后春笋般相继冒出。国内比较知名的大数据培训机构，有深圳达内等。
大数据包含的无穷潜力应当被用于推动特性化学习、改善训练机制、终究进步职工的才能。因此，不仅是一些在校生和欲转行人士对需要进行大数据培训，很多公司也会邀请专业的数据培训机构，对本公司的职工进行数据培训，以提升公司的核心竞争力。
什么是数据分析？
学习大数据就要先了解学习大数据学费要多少钱，那么什么是数据分析就是必上的一节课，数据的价值，其实在很多行业已经充分体现了。一个企业想要提高竞争力，首先就需要掌握和分析更多的数据，比如说你可以通过大数据，通过对海量的五数据进行分析。
它可以帮助你在商业决策的时候更加全面，用数据驱说话。其次大数据还有一个很重要的功能，它还可以提升服务质量和服务体验。
比如说互联网金融以及其他的一些微贷，甚至是一些广告，你都可以通过大数据你可以发现和创新新的商业模式。我们在生活中比较常见的场景。比如说你去网上购物的时候，你总是能够从推荐的宝贝里面找到自己喜欢的东西。
学习大数据学费要多少钱？
？根据市场行情，学大数据的费用一般是两万左右。北京大数据培训的机构还是比较多的，各个机构根据自己开设的课程、办学实力、教研团队、师资力量、学习环境、教学方式（线上、线下）和学员就业情况等制定学费，一般知名的学校在设立大数据的费用时虽稍有差异，但基本不会差太多。
所以在挑选学习大数据的机构的时候，一定不要贪图便宜，毕竟一分价钱一分货。费用过低的话，学习课程和师资力量达不到标准，既浪费时间又浪费金钱，到头来只能是竹篮打水一场空。
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