Apache Spark -opetusohjelma tarjoaa Sparkin perus- ja edistykselliset käsitteet. Spark-opetusohjelmamme on suunniteltu aloittelijoille ja ammattilaisille.

Spark on yhtenäinen analytiikkamoottori laajamittaiseen tietojenkäsittelyyn, mukaan lukien sisäänrakennetut moduulit SQL:ää, suoratoistoa, koneoppimista ja kaavioiden käsittelyä varten.

Spark-opetusohjelmamme sisältää kaikki Apache Spark -aiheet Spark-esittelyllä, Spark-asennus, Spark-arkkitehtuuri, Spark-komponentit, RDD, Spark-reaaliaikaiset esimerkit ja niin edelleen.

Mikä on Spark?

Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterilaskentakehys. Sen ensisijainen tarkoitus on käsitellä reaaliaikaisesti tuotettua dataa.

Spark rakennettiin Hadoop MapReducen päälle. Se optimoitiin toimimaan muistissa, kun taas vaihtoehtoiset lähestymistavat, kuten Hadoopin MapReduce, kirjoittaa tietoja tietokoneen kiintolevyille ja niiltä. Joten Spark käsittelee tiedot paljon nopeammin kuin muut vaihtoehdot.

Apache Sparkin historia

Sparkin käynnisti Matei Zaharia UC Berkeley's AMPLabista vuonna 2009. Se oli avoimen lähdekoodin vuonna 2010 BSD-lisenssillä.

Vuonna 2013 projektin osti Apache Software Foundation. Vuonna 2014 Spark nousi huipputason Apache-projektiksi.

Apache Sparkin ominaisuudet

Nopeasti- Se tarjoaa korkean suorituskyvyn sekä erä- että suoratoistotiedoille käyttämällä uusinta DAG-aikataulua, kyselyn optimoijaa ja fyysistä suoritusmoottoria.Helppokäyttöinen- Se helpottaa sovelluksen kirjoittamista Java-, Scala-, Python-, R- ja SQL-kielellä. Se tarjoaa myös yli 80 korkean tason operaattoria.Yleisyys- Se tarjoaa kokoelman kirjastoja, mukaan lukien SQL ja DataFrames, MLlib koneoppimiseen, GraphX ​​ja Spark Streaming.Kevyt- Se on kevyt yhtenäinen analytiikkamoottori, jota käytetään laajamittaiseen tietojenkäsittelyyn.Juokse kaikkialla- Se voi toimia helposti Hadoopissa, Apache Mesosissa, Kubernetesissä, itsenäisesti tai pilvessä.

Sparkin käyttö

Tietojen integrointi:Järjestelmien tuottamat tiedot eivät ole tarpeeksi johdonmukaisia ​​yhdistettäväksi analysoitavaksi. Yhdenmukaisten tietojen hakemiseksi järjestelmistä voimme käyttää prosesseja, kuten Extract, Transform and load (ETL). Sparkia käytetään vähentämään tämän ETL-prosessin kustannuksia ja aikaa.Striimin käsittely:Reaaliaikaisesti luotujen tietojen, kuten lokitiedostojen, käsittely on aina vaikeaa. Spark kykenee riittävän hallitsemaan tietovirtoja ja kieltäytyy mahdollisesti vilpillisistä toimista.Koneoppiminen:Koneoppimislähestymistavat ovat entistä käyttökelpoisempia ja entistä tarkempia datamäärän lisääntymisen ansiosta. Koska Spark pystyy tallentamaan tietoja muistiin ja voi suorittaa toistuvia kyselyitä nopeasti, se tekee koneoppimisalgoritmien parissa työskentelemisestä helppoa.Interaktiivinen analytiikka:Spark pystyy antamaan vastauksen nopeasti. Joten ennalta määritettyjen kyselyjen suorittamisen sijaan voimme käsitellä tietoja interaktiivisesti.

Edellytys

Ennen kuin opit Sparkia, sinulla on oltava perustiedot Hadoopista.

Yleisö

Spark-opetusohjelmamme on suunniteltu auttamaan aloittelijoita ja ammattilaisia.

Ongelmia

Vakuutamme sinulle, että et löydä ongelmia tästä Spark-opetusohjelmasta. Jos kuitenkin on virhe, ilmoita ongelma yhteydenottolomakkeella.