Tutorialul Apache Spark oferă concepte de bază și avansate despre Spark. Tutorialul nostru Spark este conceput pentru începători și profesioniști.

Spark este un motor de analiză unificat pentru procesarea datelor la scară largă, inclusiv module încorporate pentru SQL, streaming, învățare automată și procesare grafică.

java string.format

Tutorialul nostru Spark include toate subiectele despre Apache Spark cu introducerea Spark, Instalarea Spark, Arhitectura Spark, Componentele Spark, RDD, exemple în timp real Spark și așa mai departe.

Ce este Spark?

Apache Spark este un cadru open-source de calcul cluster. Scopul său principal este de a gestiona datele generate în timp real.

Spark a fost construit pe partea de sus a Hadoop MapReduce. A fost optimizat pentru a rula în memorie, în timp ce abordări alternative precum MapReduce de la Hadoop scrie date pe și de pe hard disk-urile computerelor. Deci, Spark procesează datele mult mai rapid decât alte alternative.

Istoria Apache Spark

Spark a fost inițiat de Matei Zaharia la AMPLab-ul UC Berkeley în 2009. A fost open source în 2010 sub o licență BSD.

În 2013, proiectul a fost achiziționat de Apache Software Foundation. În 2014, Spark a apărut ca un proiect Apache de nivel superior.

Caracteristicile Apache Spark

Rapid- Oferă performanțe înalte atât pentru date în lot, cât și pentru date în flux, folosind un planificator DAG de ultimă generație, un optimizator de interogări și un motor de execuție fizic.Ușor de folosit- Facilitează scrierea aplicației în Java, Scala, Python, R și SQL. De asemenea, oferă peste 80 de operatori de nivel înalt.Generalitate- Oferă o colecție de biblioteci, inclusiv SQL și DataFrames, MLlib pentru machine learning, GraphX ​​și Spark Streaming.Ușoare- Este un motor de analiză unificat ușor, care este utilizat pentru prelucrarea datelor la scară largă.Aleargă peste tot- Poate rula cu ușurință pe Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, independent sau în cloud.

Utilizarea Spark

Integrarea datelor:Datele generate de sisteme nu sunt suficient de consistente pentru a fi combinate pentru analiză. Pentru a prelua date consistente de la sisteme, putem folosi procese precum Extragere, transformare și încărcare (ETL). Spark este utilizat pentru a reduce costul și timpul necesar pentru acest proces ETL.Procesarea fluxului:Este întotdeauna dificil să gestionați datele generate în timp real, cum ar fi fișierele jurnal. Spark este suficient de capabil să opereze fluxuri de date și refuză operațiunile potențial frauduloase.Învățare automată:Abordările de învățare automată devin mai fezabile și din ce în ce mai precise datorită creșterii volumului de date. Deoarece spark este capabil să stocheze date în memorie și poate rula rapid interogări repetate, facilitează lucrul la algoritmi de învățare automată.Analiză interactivă:Spark este capabil să genereze răspunsul rapid. Deci, în loc să rulăm interogări predefinite, putem gestiona datele în mod interactiv.

Condiție prealabilă

Înainte de a învăța Spark, trebuie să aveți cunoștințe de bază despre Hadoop.

Public

Tutorialul nostru Spark este conceput pentru a ajuta începătorii și profesioniștii.

Probleme

Vă asigurăm că nu veți găsi nicio problemă cu acest tutorial Spark. Cu toate acestea, dacă există vreo greșeală, vă rugăm să postați problema în formularul de contact.

vârsta kylie jenner