sparkML和systemML有什么不同？

SparkML和SystemML都是用于机器学习的工具，但它们有一些区别。

1. SparkML是Apache Spark的机器学习库，而SystemML是IBM开发的机器学习系统。它们的背后有不同的开发团队和支持者。
2. SparkML是基于分布式计算框架Spark构建的，可以通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算。而SystemML可以在不同的计算框架上运行，包括Apache Hadoop、Apache Spark和IBM的分布式计算框架。
3. SparkML提供了一系列常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、推荐系统等。它还提供了大规模数据处理和分布式机器学习的能力。而SystemML则专注于可扩展性和灵活性，提供了更高级的机器学习操作和语言，可以用于更复杂的机器学习任务。
4. 在应用场景上，SparkML适用于需要处理大规模数据集和进行分布式机器学习的场景。它可以处理大量的数据并快速训练模型。SystemML适用于需要更灵活的机器学习操作和更复杂的模型训练的场景。

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