Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das ursprünglich an der UC Berkeley im AMPLab entwickelt wurde.

Im Vergleich zum plattenbasierten, zweistufigen MapReduce von Hadoop bietet Spark für einige Anwendungen mit In-Memory-Primitiven eine bis zu 100-mal schnellere Leistung.

Dies macht es für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet, da es Programmen ermöglicht, Daten in den Speicher eines Clusters zu laden und die Daten ständig abzufragen.Ein Spark-Projekt enthält verschiedene Komponenten wie Spark Core und Resilient Distributed Datasets oder RDDs, Spark SQL, Spark Streaming, Machine Learning Library oder Mllib und GraphX.

Lassen Sie uns im nächsten Abschnitt des Apache Spark- und Scala-Tutorials darüber sprechen, was Apache Spark ist.

Was ist Apache Scala?

Scala ist eine moderne und multiparadigmatische Programmiersprache. Es wurde entwickelt, um allgemeine Programmiermuster auf elegante, präzise und typsichere Weise auszudrücken. Eines der Hauptmerkmale ist, dass es die Funktionen von objektorientierten und funktionalen Sprachen reibungslos integriert.

Es ist eine reine objektorientierte Sprache, da jeder Wert darin ein Objekt ist. Das Verhalten und die Typen der Objekte werden durch Merkmale und Klassen erklärt.

Es ist auch eine funktionale Sprache, da jede Funktion darin ein Wert ist. Durch die Bereitstellung einer einfachen Syntax zum Definieren anonymer Funktionen werden Funktionen höherer Ordnung unterstützt.

Darüber hinaus ermöglicht die Sprache auch das Verschachteln von Funktionen und unterstützt das Tragen. Es hat auch Funktionen wie Fallklassen und Mustervergleich Modell algebraische Typen unterstützen.

Scala ist statisch typisiert und verfügt über ein ausdrucksstarkes Typsystem. Das System erzwingt die Verwendung von Abstraktionen auf kohärente und sichere Weise. Insbesondere unterstützt dieses System verschiedene Funktionen wie Anmerkungen, Klassen, Ansichten, polymorphe Methoden, zusammengesetzte Typen, explizit typisierte Selbstreferenzen sowie obere und untere Typgrenzen.

Wenn es um die Entwicklung domänenspezifischer Anwendungen geht, benötigt die It im Allgemeinen domänenspezifische Spracherweiterungen. Scala ist erweiterbar und bietet eine außergewöhnliche Kombination von Sprachmechanismen. Aus diesem Grund wird es einfach, neue Sprachkonstrukte als Bibliotheken hinzuzufügen

Im nächsten Abschnitt des Apache Spark- und Scala-Lernprogramms werden die Vorteile von Apache Spark und Scala für Fachleute und Organisationen erläutert.

Vorteile von Apache Spark und Scala für Fachleute und Organisationen

Im Folgenden sind die Vorteile von Apache Spark und Scala

• Bietet eine sehr zuverlässige schnelle Speicherberechnung.

• Effizient in interaktiven Abfragen und iterativen Algorithmen.

• Fehlertoleranzfunktionen aufgrund der unveränderlichen primären Abstraktion namens RDD.

• Integrierte Bibliotheken für maschinelles Lernen.

• Bietet eine Verarbeitungsplattform für das Streaming von Daten mit Spark Streaming.

• Hocheffizient in Echtzeitanalysen mit Spark Streaming und Spark sql.

• Graphx-Bibliotheken über Spark Core für grafische Beobachtungen.

• Kompatibilität mit jeder API JAVA, SCALA, PYTHON, R macht die Programmierung einfach.

Im nächsten Abschnitt des Apache Spark- und Scala-Tutorials werden die Voraussetzungen für Apache Spark und Scala erläutert.

Voraussetzungen für das Apache Spark- und Scala-Tutorial

Die Grundvoraussetzung für das Apache Spark- und Scala-Tutorial sind grundlegende Kenntnisse einer beliebigen Programmiersprache. Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie grundlegende Kenntnisse in Datenbanken, SQL und Abfragesprachen für Datenbanken haben. Kenntnisse in Linux- oder Unix-basierten Systemen sind zwar nicht obligatorisch, aber ein zusätzlicher Vorteil für dieses Tutorial.

Lassen Sie uns die Zielgruppe von Apache Spark und Scala Tutorial im nächsten Abschnitt erkunden.

Zielgruppe des Apache Spark- und Scala-Tutorials

Das Tutorial richtet sich an Fachleute, die eine Karriere in wachsenden und anspruchsvollen Bereichen der Echtzeit-Big-Data-Analyse anstreben. Analytics-Profis, Research-Profis, IT-Entwickler, Tester, Datenanalysten, Data Scientists, BI und Reporting-Profis und Projektmanager sind die wichtigsten Nutznießer dieses Tutorial. Andere Aspiranten und Studenten, die ein gründliches Verständnis von Apache Spark erlangen möchten, können ebenfalls von diesem Tutorial profitieren.

Lassen Sie uns im nächsten Abschnitt die Übersicht über Apache Spark und Scala Tutorial erkunden.

Apache Spark und Scala Tutorial Übersicht

Das von Simplilearn angebotene Apache Spark und Scala Training Tutorial bietet Details zu den Grundlagen der Echtzeitanalyse und den Anforderungen der verteilten Computerplattform.

Dieses Tutorial wird :

• Erklären Scala und seine Funktionen.

• Erweitern Sie Ihr Wissen über die Architektur von Apache Spark.

• Erklären Sie den Prozess der Installation und Ausführung von Anwendungen mit Apache Spark.

• Erweitern Sie Ihr Wissen über SQL, Streaming und Stapelverarbeitung.

• Erklären Sie maschinelles Lernen und Graph Analytics auf den Hadoop-Daten.

Im nächsten Abschnitt werden wir die Ziele des Apache Spark und Scala Tutorials diskutieren.

Ziele

Nach Abschluss dieses Tutorials können Sie:

• Erklären Sie den Installationsprozess von Spark

• Beschreiben Sie die Funktionen von Scala

• Diskutieren Sie, wie RDD zum Erstellen von Anwendungen in Spark verwendet wird

• Erklären Sie, wie SQL-Abfragen mit SparkSQL ausgeführt werden

• Spark ML-Programmierung

• Beschreiben Sie die Funktionen der GraphX-Programmierung

Lassen Sie uns die Lektionen im Apache Spark- und Scala-Tutorial im nächsten Abschnitt untersuchen.

Lektionen in diesem Apache Spark- und Scala-Tutorial

In diesem Tutorial werden sieben Lektionen behandelt. Werfen Sie einen Blick auf die Lektionennamen, die unten aufgeführt sind

Fazit

Damit beenden wir, was dieses Apache Spark- und Scala-Tutorial enthält. Im nächsten Kapitel werden wir eine Einführung in Spark Tutorial diskutieren.