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作为行业标准接口，SQL 在为用户提供熟悉且统一的 Spark 等数据处理系统体验方面发挥着关键作用，无论他们是在本地进行原型设计还是运行大规模分布式工作负载。然而，ML 工作负载没有行业标准接口。因此，数据科学家使用小型数据集在本地开发 ML Python 脚本，分布式系统工程师重写这些脚本以实现分布式执行。当分布式 ML 工作负载未按预期执行时，数据科学家可能需要使用本地 Python 脚本来调试问题。这个过程效率低下，而且往往无效。更好的可观察性
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