TechCodeview

Apache Spark mokymo programoje pateikiamos pagrindinės ir išplėstinės Spark koncepcijos. Mūsų „Spark“ pamoka skirta pradedantiesiems ir profesionalams.

„Spark“ yra vieningas analitinis variklis, skirtas didelio masto duomenų apdorojimui, įskaitant integruotus SQL, srautinio perdavimo, mašininio mokymosi ir grafikų apdorojimo modulius.

Mūsų „Spark“ pamoka apima visas „Apache Spark“ su „Spark“ įvadu, „Spark“ diegimo, „Spark“ architektūros, „Spark“ komponentų, RDD, „Spark“ realiojo laiko pavyzdžius ir pan. temas.

generuoti atsitiktinį skaičių Java

Kas yra Spark?

„Apache Spark“ yra atvirojo kodo klasterio skaičiavimo sistema. Jo pagrindinis tikslas yra tvarkyti realiuoju laiku generuojamus duomenis.

„Spark“ buvo sukurta „Hadoop MapReduce“ viršuje. Jis buvo optimizuotas veikti atmintyje, o alternatyvūs metodai, tokie kaip „Hadoop's MapReduce“, įrašo duomenis į kompiuterio standųjį diską ir iš jo. Taigi, „Spark“ apdoroja duomenis daug greičiau nei kitos alternatyvos.

Apache Spark istorija

„Spark“ 2009 m. inicijavo Matei Zaharia iš UC Berkeley AMPLab. 2010 m. jis buvo sukurtas atviro kodo pagal BSD licenciją.

operacinės sistemos pavyzdžiai

2013 m. projektą įsigijo „Apache Software Foundation“. 2014 m. „Spark“ pasirodė kaip aukščiausio lygio „Apache“ projektas.

Apache Spark savybės

Greitai- Jis užtikrina didelį našumą tiek paketiniams, tiek srautiniams duomenims, naudojant naujausią DAG planavimo priemonę, užklausų optimizavimo priemonę ir fizinį vykdymo variklį.Paprasta naudoti- Tai palengvina programos rašymą Java, Scala, Python, R ir SQL. Ji taip pat teikia daugiau nei 80 aukšto lygio operatorių.Bendrumas- Jame pateikiamas bibliotekų rinkinys, įskaitant SQL ir DataFrames, MLlib mašininiam mokymuisi, GraphX ​​ir Spark Streaming.Lengvas- Tai lengvas unifikuotas analitinis variklis, naudojamas didelio masto duomenų apdorojimui.Bėga visur- Jis gali lengvai paleisti „Hadoop“, „Apache Mesos“, „Kubernetes“, atskirai arba debesyje.

„Spark“ naudojimas

Duomenų integravimas:Sistemų generuojami duomenys nėra pakankamai nuoseklūs, kad juos būtų galima sujungti analizei. Norėdami gauti nuoseklius duomenis iš sistemų, galime naudoti tokius procesus kaip Išskleisti, transformuoti ir įkelti (ETL). Spark naudojama siekiant sumažinti šio ETL proceso sąnaudas ir laiką.Srauto apdorojimas:Visada sunku tvarkyti realiuoju laiku generuojamus duomenis, pvz., žurnalo failus. „Spark“ yra pakankamai pajėgi valdyti duomenų srautus ir atsisako galimai nesąžiningų operacijų.Mašininis mokymasis:Mašininio mokymosi metodai tampa labiau įmanomi ir tikslesni, nes didėja duomenų kiekis. Kadangi kibirkštis gali saugoti duomenis atmintyje ir gali greitai vykdyti pasikartojančias užklausas, tai palengvina darbą su mašininio mokymosi algoritmais.Interaktyvi analizė:„Spark“ gali greitai sugeneruoti atsaką. Taigi, užuot vykdyę iš anksto nustatytas užklausas, duomenis galime tvarkyti interaktyviai.

Būtina sąlyga

Prieš mokydamiesi Spark, turite turėti pagrindinių Hadoop žinių.

javascript eilutės pakeitimas

Publika

Mūsų „Spark“ mokymo programa skirta padėti pradedantiesiems ir profesionalams.

Problemos

Užtikriname, kad naudodami šią „Spark“ mokymo programą nerasite jokių problemų. Tačiau, jei yra klaida, paskelbkite problemą kontaktinėje formoje.