Apache Spark tutorial ger grundläggande och avancerade koncept för Spark. Vår Spark-handledning är designad för nybörjare och proffs.

Spark är en enhetlig analysmotor för storskalig databehandling inklusive inbyggda moduler för SQL, streaming, maskininlärning och grafbearbetning.

Vår Spark-handledning inkluderar alla ämnen om Apache Spark med Spark-introduktion, Spark Installation, Spark Architecture, Spark Components, RDD, Spark realtidsexempel och så vidare.

ipconfig för ubuntu

Vad är Spark?

Apache Spark är ett ramverk för klusterberäkningar med öppen källkod. Dess primära syfte är att hantera realtidsgenererad data.

Spark byggdes på toppen av Hadoop MapReduce. Den var optimerad för att köras i minnet medan alternativa metoder som Hadoops MapReduce skriver data till och från datorns hårddiskar. Så Spark bearbetar data mycket snabbare än andra alternativ.

Historien om Apache Spark

Spark initierades av Matei Zaharia vid UC Berkeleys AMPLab 2009. Den var öppen källa 2010 under en BSD-licens.

exempel på delsträng i java

2013 förvärvades projektet av Apache Software Foundation. 2014 dök Spark upp som ett Apache-projekt på toppnivå.

Funktioner hos Apache Spark

Snabb- Det ger hög prestanda för både batch- och strömmande data, med hjälp av en toppmodern DAG-schemaläggare, en frågeoptimerare och en fysisk exekveringsmotor.Lätt att använda- Det underlättar att skriva applikationen i Java, Scala, Python, R och SQL. Det ger också mer än 80 högnivåoperatörer.Allmänhet- Det tillhandahåller en samling bibliotek inklusive SQL och DataFrames, MLlib för maskininlärning, GraphX ​​och Spark Streaming.Lättvikt– Det är en lätt enhetlig analysmotor som används för storskalig databehandling.Springer överallt- Det kan enkelt köras på Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, fristående eller i molnet.

Användning av Spark

Dataintegration:Data som genereras av systemen är inte tillräckligt konsekventa för att kunna kombineras för analys. För att hämta konsekventa data från system kan vi använda processer som extrahera, transformera och ladda (ETL). Spark används för att minska kostnaden och tiden som krävs för denna ETL-process.Strömbehandling:Det är alltid svårt att hantera realtidsgenererad data som loggfiler. Spark är tillräckligt kapabel att hantera dataströmmar och vägrar potentiellt bedrägliga operationer.Maskininlärning:Tillvägagångssätt för maskininlärning blir mer genomförbara och allt mer exakta på grund av ökad datavolym. Eftersom spark kan lagra data i minnet och kan köra upprepade frågor snabbt, gör det det enkelt att arbeta med maskininlärningsalgoritmer.Interaktiv analys:Spark kan generera svaret snabbt. Så istället för att köra fördefinierade frågor kan vi hantera data interaktivt.

Nödvändig förutsättning

Innan du lär dig Spark måste du ha grundläggande kunskaper i Hadoop.

livecricket.is

Publik

Vår Spark-handledning är utformad för att hjälpa nybörjare och proffs.

Problem

Vi försäkrar dig att du inte kommer att hitta några problem med denna Spark-handledning. Men om det är något fel, vänligen posta problemet i kontaktformuläret.