Il tutorial di Apache Spark fornisce concetti di base e avanzati di Spark. Il nostro tutorial Spark è progettato per principianti e professionisti.

Spark è un motore di analisi unificato per l'elaborazione dei dati su larga scala che include moduli integrati per SQL, streaming, apprendimento automatico ed elaborazione di grafici.

Il nostro tutorial su Spark include tutti gli argomenti di Apache Spark con introduzione a Spark, installazione di Spark, architettura Spark, componenti Spark, RDD, esempi in tempo reale di Spark e così via.

Cos'è Spark?

Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source. Il suo scopo principale è gestire i dati generati in tempo reale.

Spark è stato creato sulla parte superiore di Hadoop MapReduce. È stato ottimizzato per funzionare in memoria mentre approcci alternativi come MapReduce di Hadoop scrivono dati da e verso i dischi rigidi dei computer. Pertanto, Spark elabora i dati molto più rapidamente rispetto ad altre alternative.

Storia di Apache Spark

The Spark è stato avviato da Matei Zaharia presso l'AMPLab dell'UC Berkeley nel 2009. È stato reso open source nel 2010 con una licenza BSD.

Nel 2013, il progetto è stato acquisito da Apache Software Foundation. Nel 2014, Spark è emerso come progetto Apache di primo livello.

Caratteristiche di Apache Spark

Veloce- Fornisce prestazioni elevate sia per i dati batch che per quelli in streaming, utilizzando uno scheduler DAG all'avanguardia, un ottimizzatore di query e un motore di esecuzione fisica.Facile da usare- Facilita la scrittura dell'applicazione in Java, Scala, Python, R e SQL. Fornisce inoltre più di 80 operatori di alto livello.Generalità- Fornisce una raccolta di librerie tra cui SQL e DataFrames, MLlib per l'apprendimento automatico, GraphX ​​e Spark Streaming.Leggero- È un motore di analisi unificato leggero che viene utilizzato per l'elaborazione dei dati su larga scala.Funziona ovunque- Può essere facilmente eseguito su Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, autonomo o nel cloud.

Utilizzo di Spark

Integrazione dei dati:I dati generati dai sistemi non sono sufficientemente coerenti da poter essere combinati per l'analisi. Per recuperare dati coerenti dai sistemi possiamo utilizzare processi come Estrai, trasforma e carica (ETL). Spark viene utilizzato per ridurre i costi e i tempi necessari per questo processo ETL.Elaborazione del flusso:È sempre difficile gestire i dati generati in tempo reale come i file di registro. Spark è sufficientemente capace da gestire flussi di dati e rifiuta operazioni potenzialmente fraudolente.Apprendimento automatico:Gli approcci di apprendimento automatico diventano più fattibili e sempre più accurati grazie al miglioramento del volume dei dati. Poiché Spark è in grado di archiviare dati in memoria e di eseguire rapidamente query ripetute, semplifica il lavoro su algoritmi di apprendimento automatico.Analisi interattiva:Spark è in grado di generare la risposta rapidamente. Quindi, invece di eseguire query predefinite, possiamo gestire i dati in modo interattivo.

Prerequisito

Prima di apprendere Spark, devi avere una conoscenza di base di Hadoop.

Pubblico

Il nostro tutorial su Spark è progettato per aiutare principianti e professionisti.

I problemi

Ti assicuriamo che non troverai alcun problema con questo tutorial di Spark. Tuttavia, se c'è qualche errore, segnala il problema nel modulo di contatto.