Apache Spark-opplæringen gir grunnleggende og avanserte konsepter for Spark. Vår Spark-opplæring er designet for nybegynnere og profesjonelle.

Spark er en enhetlig analysemotor for storskala databehandling inkludert innebygde moduler for SQL, streaming, maskinlæring og grafbehandling.

Spark-opplæringen vår inkluderer alle emner om Apache Spark med Spark-introduksjon, Spark Installation, Spark Architecture, Spark Components, RDD, Spark sanntidseksempler og så videre.

Hva er Spark?

Apache Spark er en åpen kildekode for klyngedatabehandling. Dens primære formål er å håndtere sanntidsgenererte data.

Spark ble bygget på toppen av Hadoop MapReduce. Den ble optimalisert for å kjøre i minnet, mens alternative tilnærminger som Hadoops MapReduce skriver data til og fra datamaskinens harddisker. Så Spark behandler dataene mye raskere enn andre alternativer.

Historien om Apache Spark

Spark ble initiert av Matei Zaharia ved UC Berkeleys AMPLab i 2009. Det ble åpnet med åpen kildekode i 2010 under en BSD-lisens.

I 2013 ble prosjektet kjøpt opp av Apache Software Foundation. I 2014 dukket Spark opp som et Apache-prosjekt på toppnivå.

Funksjoner av Apache Spark

Fort- Det gir høy ytelse for både batch- og strømming av data, ved å bruke en toppmoderne DAG-planlegger, en spørringsoptimerer og en fysisk utførelsesmotor.Lett å bruke- Det letter å skrive applikasjonen i Java, Scala, Python, R og SQL. Det gir også mer enn 80 operatører på høyt nivå.Generelt- Det gir en samling av biblioteker inkludert SQL og DataFrames, MLlib for maskinlæring, GraphX ​​og Spark Streaming.Lett- Det er en lett enhetlig analysemotor som brukes til databehandling i stor skala.Kjører overalt- Det kan enkelt kjøres på Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, frittstående eller i skyen.

Bruk av Spark

Dataintegrasjon:Dataene generert av systemene er ikke konsistente nok til å kombineres for analyse. For å hente konsistente data fra systemer kan vi bruke prosesser som Extract, transform and load (ETL). Spark brukes til å redusere kostnadene og tiden som kreves for denne ETL-prosessen.Strømbehandling:Det er alltid vanskelig å håndtere sanntidsgenererte data som loggfiler. Spark er i stand til å betjene datastrømmer og nekter potensielt uredelige operasjoner.Maskinlæring:Maskinlæringstilnærminger blir mer gjennomførbare og stadig mer nøyaktige på grunn av økt datavolumet. Siden spark er i stand til å lagre data i minnet og kan kjøre gjentatte spørringer raskt, gjør det det enkelt å jobbe med maskinlæringsalgoritmer.Interaktiv analyse:Spark er i stand til å generere responsen raskt. Så i stedet for å kjøre forhåndsdefinerte spørringer, kan vi håndtere dataene interaktivt.

Forutsetning

Før du lærer Spark, må du ha grunnleggende kunnskap om Hadoop.

Publikum

Vår Spark-opplæring er utviklet for å hjelpe nybegynnere og profesjonelle.

Problemer

Vi forsikrer deg om at du ikke vil finne noe problem med denne Spark-opplæringen. Men hvis det er noen feil, vennligst legg ut problemet i kontaktskjemaet.