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非常不言自明的问题。我什么时候应该使用 Azure ML Notebooks 和 Azure Databricks?我觉得这两种产品之间有很大的重叠,其中一种产品的营销肯定比另一种更好。
我主要寻找有关数据集大小和典型工作流程的信息。如果我没有面向 Spark 的工作流程,为什么应该使用 Databricks 而不是 AzureML?
谢谢!
最佳答案
@Nethim,从我的角度来看,这些是主要区别:
数据分布:
数据清理:Databricks 可以原生支持多种文件格式,并且查询和清理大型数据集很容易,因为这必须在 AzureML 笔记本中进行自定义处理。这可以通过 aml 笔记本来完成,但必须处理清理和写入存储的工作。
一般来说(只是我的观点),如果数据集很小,aml笔记本就很好。如果数据量很大,那么Azure databricks很容易进行数据清理和格式转换。然后可以在AML或databricks上进行训练。虽然 databricks 有一个学习曲线,但 Azure ML 使用 python 和 pandas 可以很容易。
谢谢。
关于azure - 我什么时候应该使用 Azure ML Notebooks 和 Azure Databricks?我认为两者都是竞争对手的产品,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60978808/
在我的游戏中,我正在尝试获取对手的头像,但 getIconImageUri() 返回 null,下面的代码仅在我的头像的日志 Uri 中显示。我的玩家名字也有同样的问题。我的玩家姓名已完全显示(名字和
我是一名优秀的程序员,十分优秀!