Apache Spark-tutorial biedt basis- en geavanceerde concepten van Spark. Onze Spark-tutorial is bedoeld voor beginners en professionals.

Spark is een uniforme analyse-engine voor grootschalige gegevensverwerking, inclusief ingebouwde modules voor SQL, streaming, machine learning en grafiekverwerking.

data structuur

Onze Spark-tutorial bevat alle onderwerpen van Apache Spark met Spark-introductie, Spark-installatie, Spark-architectuur, Spark-componenten, RDD, Spark real-time voorbeelden enzovoort.

Wat is Spark?

Apache Spark is een opensource-framework voor clustercomputing. Het primaire doel is om de realtime gegenereerde gegevens te verwerken.

Spark is gebouwd op de bovenkant van de Hadoop MapReduce. Het is geoptimaliseerd om in het geheugen te draaien, terwijl alternatieve benaderingen zoals Hadoop's MapReduce gegevens van en naar de harde schijven van computers schrijven. Spark verwerkt de gegevens dus veel sneller dan andere alternatieven.

cast string als int

Geschiedenis van Apache Spark

De Spark werd in 2009 geïnitieerd door Matei Zaharia bij het AMPLab van UC Berkeley. In 2010 was het open source onder een BSD-licentie.

In 2013 werd het project overgenomen door Apache Software Foundation. In 2014 kwam de Spark naar voren als een Apache-project op topniveau.

hoe je een Beats-hoofdtelefoon koppelt

Kenmerken van Apache Spark

Snel- Het biedt hoge prestaties voor zowel batch- als streaminggegevens, met behulp van een ultramoderne DAG-planner, een query-optimalisatie en een fysieke uitvoeringsengine.Makkelijk te gebruiken- Het vergemakkelijkt het schrijven van de applicatie in Java, Scala, Python, R en SQL. Het biedt ook meer dan 80 operators van hoog niveau.Algemeenheid- Het biedt een verzameling bibliotheken, waaronder SQL en DataFrames, MLlib voor machine learning, GraphX ​​en Spark Streaming.Lichtgewicht- Het is een lichte, uniforme analyse-engine die wordt gebruikt voor grootschalige gegevensverwerking.Loopt overal- Het kan eenvoudig worden uitgevoerd op Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, standalone of in de cloud.

Gebruik van vonk

Gegevens integratie:De door systemen gegenereerde gegevens zijn niet consistent genoeg om te combineren voor analyse. Om consistente gegevens uit systemen te halen, kunnen we processen gebruiken zoals Extract, Transform en Load (ETL). Spark wordt gebruikt om de kosten en tijd die nodig zijn voor dit ETL-proces te verminderen.Streamverwerking:Het is altijd lastig om met de real-time gegenereerde data zoals logbestanden om te gaan. Spark is capabel genoeg om datastromen te beheren en weigert mogelijk frauduleuze handelingen.Machinaal leren:Benaderingen van machinaal leren worden haalbaarder en steeds nauwkeuriger dankzij de toename van de hoeveelheid gegevens. Omdat Spark gegevens in het geheugen kan opslaan en snel herhaalde zoekopdrachten kan uitvoeren, wordt het eenvoudig om aan machine learning-algoritmen te werken.Interactieve analyses:Spark is in staat om snel een reactie te genereren. Dus in plaats van vooraf gedefinieerde zoekopdrachten uit te voeren, kunnen we de gegevens interactief verwerken.

Voorwaarde

Voordat je Spark leert, moet je een basiskennis van Hadoop hebben.

Publiek

Onze Spark-tutorial is ontworpen om beginners en professionals te helpen.

Problemen

Wij verzekeren u dat u geen enkel probleem zult vinden met deze Spark-tutorial. Als er echter een fout is opgetreden, kunt u het probleem in het contactformulier vermelden.