x*4
2 楼
我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
粉的心，赚卖weed的钱。
spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
粉的心，赚卖weed的钱。
z*e
3 楼
ml难道你一开始没有这个感觉？
前两年我就觉得有些问题了
数学要求不低，投入也要求不少，但是真正能马上转换成生产力的
比较少，是不是很像生物千老？
前两年我就觉得有些问题了
数学要求不低，投入也要求不少，但是真正能马上转换成生产力的
比较少，是不是很像生物千老？
x*4
4 楼
你说的exactly是我现在的感觉。
你说转型搞什么好？
【在 z****e 的大作中提到】
: ml难道你一开始没有这个感觉？
: 前两年我就觉得有些问题了
: 数学要求不低，投入也要求不少，但是真正能马上转换成生产力的
: 比较少，是不是很像生物千老？
你说转型搞什么好？
【在 z****e 的大作中提到】
: ml难道你一开始没有这个感觉？
: 前两年我就觉得有些问题了
: 数学要求不低，投入也要求不少，但是真正能马上转换成生产力的
: 比较少，是不是很像生物千老？
z*e
5 楼
http://www.mitbbs.com/article_t/Programming/31418953.html
现在回头看看这贴
还是认真搞点vert.x之类的，实实在在提高生产力
别一天到晚装点高大上的逼，没啥用的
科学的道路上从来都是一将功成，万骨那个啥的
你不用转型，我建议你把这些复杂难懂的操作
做傻瓜化来，搞可视化啊，如果你能让用户拖拖拽拽就把hdfs，cassandra这些搞定
都不要什么spark了，就光这一点，就有很大一块市场
当然如果你能spark的那些lib也都傻瓜化来，市场更大
不过估计没那么容易，jobhunting不是有人内推那个啥可视化的公司嘛
每年股票比flg都多不少，再看看互联网一对hype公司股价跌跌不休
【在 x***4 的大作中提到】
: 你说的exactly是我现在的感觉。
: 你说转型搞什么好？
d*e
7 楼
spark还是太弱
工业界有很多需求结合流计算和少许的统计一点点的语言处理和机器学习
这个spark完全无法搞定。
而且实际中搭系统更重要
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
工业界有很多需求结合流计算和少许的统计一点点的语言处理和机器学习
这个spark完全无法搞定。
而且实际中搭系统更重要
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
n*3
8 楼
不太同意这个。
我们组正在搭这个system。 流计算 用 sparkstream。 mllib for 机器学习。
【在 d******e 的大作中提到】
: spark还是太弱
: 工业界有很多需求结合流计算和少许的统计一点点的语言处理和机器学习
: 这个spark完全无法搞定。
: 而且实际中搭系统更重要
我们组正在搭这个system。 流计算 用 sparkstream。 mllib for 机器学习。
【在 d******e 的大作中提到】
: spark还是太弱
: 工业界有很多需求结合流计算和少许的统计一点点的语言处理和机器学习
: 这个spark完全无法搞定。
: 而且实际中搭系统更重要
n*3
9 楼
lz 都 contribute过ml的code 了，
why 还感觉 “真正要搞的话，对数学要求bar很高”？
请教一下。
BTW 如果做 bigdata， spark 是 唯一 choice吧。
当然 工作的数量需求上看 一般， 不可能每个公司，每个组 都要吧。
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
why 还感觉 “真正要搞的话，对数学要求bar很高”？
请教一下。
BTW 如果做 bigdata， spark 是 唯一 choice吧。
当然 工作的数量需求上看 一般， 不可能每个公司，每个组 都要吧。
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
c*n
10 楼
"很小范围"????? u seem to be equating spark to mllib on spark.
spark itself is a generic hadoop MR replacement, mllib is simply a "demo"
application on top of this platform
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
spark itself is a generic hadoop MR replacement, mllib is simply a "demo"
application on top of this platform
【在 x***4 的大作中提到】
: 我好歹也在spark上花了很多时间，也contribute过ml的code。但是现在越来越觉得
: spark只是一个在很小范围里的一个应用，从工作的数量需求上看其实比一般java 甚至
: 是scala都少很多很多。而且真正要搞的话，对数学要求bar很高。越来越觉得是话卖白
: 粉的心，赚卖weed的钱。
z*e
11 楼
flink，还有你自己写也可以
：lz 都 contribute过ml的code 了，
：why 还感觉 “真正要搞的话，对数学要求bar很高”？
：lz 都 contribute过ml的code 了，
：why 还感觉 “真正要搞的话，对数学要求bar很高”？
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