Das Apache Spark-Tutorial bietet grundlegende und erweiterte Konzepte von Spark. Unser Spark-Tutorial richtet sich an Anfänger und Profis.

Spark ist eine einheitliche Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich integrierter Module für SQL, Streaming, maschinelles Lernen und Diagrammverarbeitung.

Unser Spark-Tutorial umfasst alle Themen von Apache Spark mit Spark-Einführung, Spark-Installation, Spark-Architektur, Spark-Komponenten, RDD, Spark-Echtzeitbeispielen usw.

Was ist Spark?

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework. Sein Hauptzweck besteht darin, die in Echtzeit generierten Daten zu verarbeiten.

Spark wurde auf der Grundlage von Hadoop MapReduce aufgebaut. Es wurde für die Ausführung im Speicher optimiert, während alternative Ansätze wie MapReduce von Hadoop Daten auf und von Computerfestplatten schreiben. Daher verarbeitet Spark die Daten viel schneller als andere Alternativen.

Geschichte von Apache Spark

The Spark wurde 2009 von Matei Zaharia am AMPLab der UC Berkeley ins Leben gerufen. Es wurde 2010 unter einer BSD-Lizenz als Open Source veröffentlicht.

String-Methoden in Java

Im Jahr 2013 wurde das Projekt von der Apache Software Foundation übernommen. Im Jahr 2014 wurde Spark zum Top-Level-Apache-Projekt.

Funktionen von Apache Spark

Schnell– Es bietet eine hohe Leistung sowohl für Batch- als auch für Streaming-Daten und nutzt einen hochmodernen DAG-Scheduler, einen Abfrageoptimierer und eine physische Ausführungs-Engine.Einfach zu verwenden- Es erleichtert das Schreiben der Anwendung in Java, Scala, Python, R und SQL. Es stellt außerdem mehr als 80 hochrangige Operatoren zur Verfügung.Allgemeinheit– Es bietet eine Sammlung von Bibliotheken, darunter SQL und DataFrames, MLlib für maschinelles Lernen, GraphX ​​und Spark Streaming.Leicht– Es handelt sich um eine leichte, einheitliche Analyse-Engine, die für die Datenverarbeitung in großem Maßstab verwendet wird.Läuft überall- Es kann problemlos auf Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, eigenständig oder in der Cloud ausgeführt werden.

Verwendung von Spark

Datenintegration:Die von den Systemen generierten Daten sind nicht konsistent genug, um sie für die Analyse zusammenzuführen. Um konsistente Daten aus Systemen abzurufen, können wir Prozesse wie Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) verwenden. Spark wird verwendet, um die für diesen ETL-Prozess erforderlichen Kosten und Zeit zu reduzieren.Stream-Verarbeitung:Es ist immer schwierig, mit den in Echtzeit generierten Daten wie Protokolldateien umzugehen. Spark ist in der Lage, Datenströme zu verarbeiten und lehnt potenziell betrügerische Vorgänge ab.Maschinelles Lernen:Durch die Vergrößerung des Datenvolumens werden Ansätze des maschinellen Lernens praktikabler und präziser. Da Spark in der Lage ist, Daten im Speicher zu speichern und wiederholte Abfragen schnell auszuführen, erleichtert es die Arbeit an Algorithmen für maschinelles Lernen.Interaktive Analyse:Spark ist in der Lage, die Antwort schnell zu generieren. Anstatt also vordefinierte Abfragen auszuführen, können wir die Daten interaktiv verarbeiten.

Voraussetzung

Bevor Sie Spark lernen, müssen Sie über Grundkenntnisse in Hadoop verfügen.

Publikum

Unser Spark-Tutorial soll Anfängern und Profis helfen.

Probleme

Wir versichern Ihnen, dass Sie mit diesem Spark-Tutorial keine Probleme finden werden. Sollte sich jedoch ein Fehler einschleichen, posten Sie das Problem bitte im Kontaktformular.