mesos、k8s和spark之間的聯(lián)系和區(qū)別是什么？mesos和k8s之間存在著一種關(guān)系。簡而言之，它們之間存在著一種競爭關(guān)系。它們用于容器編排，是容器技術(shù)的關(guān)鍵組件。Mesos比k8s更早問世，曾

mesos、k8s和spark之間的聯(lián)系和區(qū)別是什么？

mesos和k8s之間存在著一種關(guān)系。簡而言之，它們之間存在著一種競爭關(guān)系。它們用于容器編排，是容器技術(shù)的關(guān)鍵組件。Mesos比k8s更早問世，曾在市場上大受歡迎。不過，在谷歌的支持下，k8s很快超越了mesos，擊敗了docker自己的swarm。如今，k8s已成為集裝箱布局的事實標(biāo)準(zhǔn)。

Spark是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的軟件。它最初是作為Hadoop的競爭對手出現(xiàn)的，現(xiàn)在已經(jīng)與Hadoop集成。它與mesos和k8s沒有直接關(guān)系，如果你不得不說是的話，它們都是開源軟件。

python的第三方包能直接在pyspark環(huán)境下用么？

spark（和pyspark）的執(zhí)行可以特別詳細(xì)，許多信息日志消息將打印到屏幕上。在開發(fā)過程中，這非常煩人，因為Python堆棧跟蹤或打印輸出可能會丟失。

要減少spark輸出-您可以在home/conf下設(shè)置$sparkLog4j。

首先，復(fù)制$sparkhome/conf/Log4j。屬性.模板文件，刪除“。模板“擴展。

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學(xué)習(xí)和機器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計算機、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時進(jìn)行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。