ce este Apache Spark?

Apache Spark este un cadru de calcul cluster open-source care a fost inițial dezvoltat la UC Berkeley în AMPLab.

în comparație cu MapReduce-ul în două etape bazat pe disc al Hadoop, Spark oferă performanțe de până la 100 de ori mai rapide pentru câteva aplicații cu primitive în memorie.

Acest lucru îl face potrivit pentru algoritmii de învățare automată, deoarece permite programelor să încarce date în memoria unui cluster și să interogheze datele în mod constant.

un proiect Spark conține diverse componente, cum ar fi Spark Core și seturi de date distribuite rezistente sau RDDs, Spark SQL, Spark Streaming, Biblioteca de învățare automată sau Mllib și GraphX.

în următoarea secțiune a tutorialului Apache Spark și Scala, să vorbim despre ce este Apache Spark.

ce este Apache Scala?

Scala este un limbaj de programare modern și multi-paradigmă. Acesta a fost conceput pentru a exprima modele generale de programare într-un mod elegant, precis și sigur. Una dintre caracteristicile principale este că integrează fără probleme caracteristicile limbajelor orientate pe obiecte și funcționale.

este un limbaj pur orientat pe obiecte, deoarece fiecare valoare din el este un obiect. Comportamentul și tipurile obiectelor sunt explicate prin trăsături și clase.

este, de asemenea, un limbaj funcțional, deoarece fiecare funcție din el este o valoare. Oferind o sintaxă ușoară pentru definirea funcțiilor anonime, oferă suport pentru funcții de ordin superior.

în plus, limba permite, de asemenea, imbricarea funcțiilor și oferă suport pentru transport. Ea are, de asemenea, caracteristici cum ar fi clase de caz și model de potrivire model de sprijin tipuri algebrice.

Scala este tastat static, Fiind împuternicit cu un sistem de tip expresiv. Sistemul impune utilizarea abstracțiilor într-un mod coerent și sigur. Pentru a fi special, acest sistem acceptă diverse caracteristici, cum ar fi adnotări, clase, vizualizări, metode polimorfe, tipuri compuse, auto-referințe tipizate explicit și limite de tip superior și inferior.

când vine vorba de dezvoltarea aplicațiilor specifice domeniului, în general are nevoie de extensii de limbă specifice domeniului. Scala, fiind extensibilă, oferă o combinație excepțională de mecanisme lingvistice. Datorită acestui fapt, devine ușor să adăugați noi construcții lingvistice ca biblioteci

în următoarea secțiune a tutorialului Apache Spark și Scala, vom discuta despre beneficiile profesioniștilor și organizațiilor Apache Spark și Scala yo.

beneficiile Apache Spark și Scala pentru profesioniști și organizații

următoarele sunt beneficiile Apache Spark și Scala

• oferă extrem de fiabile rapid în calcul de memorie.

• eficient în interogări interactive și algoritm iterativ.

• Capacități de toleranță la erori din cauza abstractizării primare imuabile numite RDD.

• biblioteci încorporate de învățare automată.

• oferă platforma de procesare pentru streaming de date folosind Spark streaming.

• extrem de eficient în analiză în timp real, folosind Spark streaming și spark sql.

• biblioteci Graphx pe partea de sus a spark core pentru observații grafice.

• compatibilitatea cu orice api JAVA, SCALA, PYTHON, R facilitează programarea.

în următoarea secțiune a tutorialului Apache Spark și Scala, vom discuta condițiile prealabile ale Apache spark și scala.

Apache Spark și Scala tutorial premise

condiția de bază a Apache Spark și Scala Tutorial este o cunoaștere fundamentală a oricărui limbaj de programare este o condiție prealabilă pentru tutorial. Se așteaptă ca participanții să înțeleagă de bază orice bază de date, SQL și limbaj de interogare pentru bazele de date. Cunoașterea de lucru a sistemelor bazate pe Linux sau Unix, deși nu este obligatorie, este un avantaj suplimentar pentru acest tutorial.

să explorăm publicul țintă al tutorialului Apache Spark și Scala în secțiunea următoare.

publicul țintă al Apache Spark și Scala Tutorial

tutorialul se adresează profesioniștilor care aspiră la o carieră în domenii în creștere și solicitante de analiză a datelor mari în timp real. Profesioniștii în analiză, profesioniștii în cercetare, dezvoltatorii IT, testerii, analiștii de date, oamenii de știință de date, profesioniștii în BI și raportare și managerii de proiect sunt beneficiarii cheie ai acestui tutorial. Alți aspiranți și studenți, care doresc să obțină o înțelegere aprofundată a Apache Spark pot beneficia, de asemenea, de acest tutorial.

să explorăm prezentarea generală a tutorialului Apache Spark și Scala în secțiunea următoare.

Apache Spark și Scala tutorial prezentare generală

Apache Spark și Scala tutorial de formare oferite de Simplilearn oferă detalii cu privire la fundamentele de analiză în timp real și nevoia de platforme de calcul distribuite.

acest tutorial va:

• explica Scala și caracteristicile sale.

• Îmbunătățiți-vă cunoștințele despre arhitectura Apache Spark.

• explicați procesul de instalare și rularea aplicațiilor folosind Apache Spark.

• Îmbunătățiți-vă cunoștințele despre efectuarea procesării SQL, streaming și lot.

• explicați învățarea automată și analiza graficelor pe datele Hadoop.

în secțiunea următoare, vom discuta obiectivele tutorialului Apache Spark și Scala.

obiective

după finalizarea acestui tutorial, veți putea:

• explicați procesul de instalare a Spark

• descrieți caracteristicile Scala

• discutați despre cum să utilizați RDD pentru crearea de aplicații în Spark

• explicați cum să rulați interogări SQL folosind SparkSQL

• discutați despre caracteristicile streamingului Spark

• explicați caracteristicile spark ml programming

• descrieți caracteristicile programării graphx

să explorăm lecțiile acoperite în tutorialul Apache Spark și scala din secțiunea următoare.

lecții acoperite în acest tutorial Apache Spark și Scala

există șapte lecții acoperite în acest tutorial. Uitați-vă la numele lecțiilor care sunt enumerate mai jos

concluzie

cu aceasta, am ajuns la un capăt despre ceea ce acest Apache Spark și scala tutorial includ. În capitolul următor, vom discuta despre o introducere la Spark Tutorial.