הדרכה של Apache Spark מספקת מושגים בסיסיים ומתקדמים של Spark. הדרכה Spark שלנו מיועדת למתחילים ולמקצוענים.

Spark הוא מנוע ניתוח מאוחד לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול כולל מודולים מובנים עבור SQL, סטרימינג, למידת מכונה ועיבוד גרפים.

הדרכה Spark שלנו כוללת את כל הנושאים של Apache Spark עם מבוא Spark, התקנת Spark, Spark Architecture, Spark Components, RDD, Spark דוגמאות בזמן אמת וכן הלאה.

מיון מערך java

מה זה ספארק?

Apache Spark היא מסגרת מחשוב אשכולות בקוד פתוח. מטרתו העיקרית היא לטפל בנתונים שנוצרו בזמן אמת.

Spark נבנה על גבי ה-Hadoop MapReduce. זה עבר אופטימיזציה לרוץ בזיכרון בעוד שגישות חלופיות כמו MapReduce של Hadoop כותבות נתונים לכוננים קשיחים של מחשב וממנו. אז, Spark מעבד את הנתונים הרבה יותר מהר מאשר חלופות אחרות.

היסטוריה של אפאצ'י ספארק

ה-Spark הוקם על ידי Matei Zaharia ב-AMPLab של UC Berkeley בשנת 2009. הוא היה בקוד פתוח בשנת 2010 תחת רישיון BSD.

כתוב json לקובץ python

בשנת 2013, הפרויקט נרכש על ידי Apache Software Foundation. בשנת 2014, ה-Spark הופיע כפרויקט אפאצ'י ברמה העליונה.

תכונות של Apache Spark

מָהִיר- הוא מספק ביצועים גבוהים הן לנתונים אצווה והן להזרמת נתונים, באמצעות מתזמן DAG חדיש, מייעל שאילתות ומנוע ביצוע פיזי.קל לשימוש- זה מקל על כתיבת האפליקציה ב-Java, Scala, Python, R ו- SQL. הוא גם מספק יותר מ-80 מפעילים ברמה גבוהה.כְּלָלִיוּת- הוא מספק אוסף של ספריות כולל SQL ו-DataFrames, MLlib ללמידת מכונה, GraphX ​​ו-Spark Streaming.קל- זהו מנוע ניתוח מאוחד קל המשמש לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול.פועל בכל מקום- זה יכול לרוץ בקלות על Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, עצמאי או בענן.

שימוש בספארק

שילוב נתונים:הנתונים שנוצרו על ידי מערכות אינם עקביים מספיק כדי לשלב אותם לצורך ניתוח. כדי להביא נתונים עקביים ממערכות אנו יכולים להשתמש בתהליכים כמו חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL). Spark משמש להפחתת העלות והזמן הנדרשים לתהליך ETL זה.עיבוד זרם:תמיד קשה לטפל בנתונים שנוצרו בזמן אמת כגון קובצי יומן. Spark מסוגלת מספיק להפעיל זרמי נתונים ומסרבת לפעולות שעלולות להיות הונאה.למידת מכונה:גישות למידת מכונה הופכות למעשיות יותר ומדויקות יותר ויותר בגלל שיפור בנפח הנתונים. מכיוון ש-Spark מסוגל לאחסן נתונים בזיכרון ויכול להריץ שאילתות חוזרות במהירות, הוא מקל על העבודה על אלגוריתמים של למידת מכונה.ניתוח אינטראקטיבי:ספארק מסוגל ליצור את התגובה במהירות. לכן, במקום להריץ שאילתות מוגדרות מראש, אנו יכולים לטפל בנתונים באופן אינטראקטיבי.

תְנַאִי מוּקדָם

לפני לימוד Spark, עליך להיות בעל ידע בסיסי ב-Hadoop.

א-ב גיזום

קהל

המדריך שלנו Spark נועד לעזור למתחילים ולמקצוענים.

בעיות

אנו מבטיחים לך שלא תמצא שום בעיה עם הדרכה זו של Spark. עם זאת, אם יש טעות כלשהי, אנא פרסם את הבעיה בטופס יצירת הקשר.