Hvad er Apache Spark?

Apache Spark er en open source cluster computing ramme, der oprindeligt blev udviklet på UC Berkeley i AMPLab.

sammenlignet med den diskbaserede, to-trins MapReduce af Hadoop, giver Spark op til 100 gange hurtigere ydelse til et par applikationer med primitiver i hukommelsen.

dette gør det velegnet til maskinlæringsalgoritmer, da det giver programmer mulighed for at indlæse data i hukommelsen i en klynge og konstant forespørge dataene.

et Spark-projekt indeholder forskellige komponenter såsom Spark Core og elastiske distribuerede datasæt eller RDDs, Spark-Streaming, Machine Learning-bibliotek eller Mllib og Graphks.

i det næste afsnit af Apache Spark og Scala tutorial, lad os tale om, hvad Apache Spark er.

Hvad er Apache Scala?

Scala er et moderne programmeringssprog med flere paradigmer. Det er designet til at udtrykke generelle programmeringsmønstre på en elegant, præcis og typesikker måde. En af de primære funktioner er, at den integrerer funktionerne i både objektorienterede og funktionelle sprog glat.

det er et rent objektorienteret sprog, da enhver værdi i det er et objekt. Objekternes adfærd og typer forklares gennem træk og klasser.

det er også et funktionelt sprog, da enhver funktion i det er en værdi. Ved at give en letvægts syntaks til at definere anonyme funktioner, det giver støtte til højere ordens funktioner.

desuden tillader sproget også funktioner at blive indlejret og giver støtte til transport. Det har også funktioner som case klasser og mønster matchende model algebraiske typer støtte.

Scala er statisk skrevet, idet den er bemyndiget med et ekspressivt typesystem. Systemet håndhæver brugen af abstraktioner på en sammenhængende og sikker måde. For at være særlig understøtter dette system forskellige funktioner som Kommentarer, klasser, visninger, polymorfe metoder, sammensatte typer, eksplicit indtastede selvreferencer og øvre og nedre typegrænser.

når det kommer til at udvikle domænespecifikke applikationer, har det generelt brug for domænespecifikke sprogudvidelser. Scala, der kan udvides, giver en enestående kombination af sprogmekanismer. På grund af dette bliver det let at tilføje nye sprogkonstruktioner som biblioteker

i det næste afsnit af Apache Spark og Scala tutorial diskuterer vi fordelene ved Apache Spark og Scala yo fagfolk og organisationer.

fordele ved Apache Spark og Scala til fagfolk og organisationer

Følgende er fordelene ved Apache Spark og Scala

• giver meget pålidelig hurtig i hukommelsesberegning.

• effektiv i interaktive forespørgsler og iterativ algoritme.

• Fejltolerancefunktioner på grund af uforanderlig primær abstraktion ved navn RDD.

• indbyggede maskinlæringsbiblioteker.

• giver behandlingsplatform til streaming af data ved hjælp af spark streaming.

• meget effektiv i realtidsanalyse ved hjælp af spark streaming og spark kvm.

• Grafbiblioteker oven på spark core til grafiske observationer.

• kompatibilitet med enhver api JAVA, SCALA, PYTHON, R gør programmering let.

i det næste afsnit af Apache Spark and Scala tutorial vil vi diskutere forudsætningerne for apache spark og scala.

Apache Spark og Scala Tutorial forudsætninger

den grundlæggende forudsætning for Apache Spark og Scala Tutorial er en grundlæggende viden om ethvert programmeringssprog er en forudsætning for tutorial. Deltagerne forventes at have en grundlæggende forståelse af ethvert database -, KVL-og forespørgselssprog for databaser. Selvom det ikke er obligatorisk, er det en ekstra fordel for denne tutorial.

lad os udforske målgruppen for Apache Spark og Scala Tutorial i næste afsnit.

målgruppe for Apache Spark og Scala Tutorial

vejledningen er rettet mod fagfolk, der stræber efter en karriere inden for voksende og krævende områder i realtid big data analytics. Analytics fagfolk, forskning fagfolk, IT-udviklere, testere, data analytikere, data forskere, bi og rapportering fagfolk, og projektledere er de vigtigste modtagere af denne tutorial. Andre aspiranter og studerende, der ønsker at få en grundig forståelse af Apache Spark kan også drage fordel af denne tutorial.

lad os udforske Apache Spark og Scala Tutorial Oversigt i næste afsnit.

Apache Spark and Scala Tutorial Oversigt

Apache Spark and Scala training tutorial, Der tilbydes af Simplilearn, giver detaljer om de grundlæggende elementer i realtidsanalyse og behov for distribueret computerplatform.

denne tutorial vil:

• forklare Scala og dens funktioner.

• forbedre din viden om arkitekturen i Apache Spark.

• Forklar processen med installation og kørsel af applikationer ved hjælp af Apache Spark.

• forbedre din viden om udførelse af FML, streaming og batchbehandling.

• Forklar maskinlæring og Grafanalyse på Hadoop-dataene.

i det næste afsnit vil vi diskutere målene for Apache Spark og Scala tutorial.

mål

når du har gennemført denne tutorial, vil du være i stand til:

• Forklar processen med at installere Spark

• beskriv funktionerne i Scala

• diskuter, hvordan du bruger RDD til at oprette applikationer i Spark

• Forklar, hvordan du kører forespørgsler ved hjælp af Sparkskl

• Diskuter funktionerne i Spark Streaming

• forklar funktionerne i spark ml programmering

• beskriv funktionerne i grapheks programmering

lad os udforske lektionerne i Apache Spark og Scala tutorial i næste afsnit.

lektioner dækket af denne Apache Spark and Scala Tutorial

der er syv lektioner dækket af denne tutorial. Tag et kig på lektionsnavnene, der er angivet nedenfor

konklusion

med dette kommer vi til en ende om, hvad denne Apache Spark og Scala tutorial inkluderer. I det næste kapitel, vi vil diskutere en introduktion til Spark Tutorial.