1. spark哪個版本集成了python3.5

這完全沒有可比性。 spark可以處理彈性分布式數據，可以跟hadoop媲美。 而python是做數據分析，對於超大數據量是無能為力的。

2. spark和python哪個速度快

這完全沒有可比性。
spark可以處理彈性分布式數據，可以跟hadoop媲美。

而python是做數據分析，對於超大數據量是無能為力的。

3. 看python的spark實現源碼和scala原生源碼有什麼不同

不想自己setup scala的IDE的話可以用insight.io看apache spark的源碼，比如這個是RDD的實現

spark的核心代碼都是scala寫的，python的spark只是把核心代碼進行了封裝。

4. python數據挖掘為什麼不用spark hadoop

如果是spark的話，是提供python介面的啊
hadoop好像也可以提供吧，你上網找找吧（也有可能內沒有）
而且python適合單機版容的運算（sklearn），大數據下面基於map-rece的思想，所以有很多演算法是不適用的，或者需要額外的開發，所以一般都是大數據平台（如你說的spark,hadoop自身提供的），python只要做好自己的單機功能就好了。

5. 機器學習實踐：如何將Spark與Python結合

1.Spark Context設置內部服務並建立到Spark執行環境的連接。
2.驅動程序中的Spark Context對象協調所有分布式進程並允許進行資專源屬分配。
3.集群管理器執行程序，它們是具有邏輯的JVM進程。
4.Spark Context對象將應用程序發送給執行者。
5.Spark Context在每個執行器中執行任務。

6. 在給Python搭spark環境，但是報錯，哪位大神能看出來我是哪步錯了么

1）輸入：welcome = "Hello!" 回車 再輸入：print welcome 或者直接 welcome 回車就可以看到輸出 Hello! 2） 1 2 3 4 [html] view plain welcome = "hello" you = "world!" print welcome+you 輸出：helloworld! 以上使用的是字元串

7. 大數據spark培訓收費

這個不太清楚，大部分的面授都是兩萬左右，我學過的魔據就是這樣的。

8. 類似python的Matplotlib，spark/scala有沒有數據可視化庫或者工具

需要自己寫的，可以用d3.js庫展現。

9. spark支持python3嗎

支持。
Hadoop是對大數據集進行分布式計算的標准工具，這也是為什麼當你穿過機場時能看到」大數據(Big Data)」廣告的原因。它已經成為大數據的操作系統，提供了包括工具和技巧在內的豐富生態系統，允許使用相對便宜的商業硬體集群進行超級計算機級別的計算。