Spark教程
ApacheSpark是用于數據處理的最大開源項目之一。Spark是一款用于大數據和機器學習的快速通用統一分析引擎。它支持JAVA、SCALA、PYTHON、SQL和R等語言的高級API。它于2009年在加州大學伯克利分校實驗室(現在稱為AMPLab)開發。由于spark是用于數據處理的引擎,因此它可以構建在Apache Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes的基礎上,也可以構建在AWS、Azure或GCP等云上,作為數據存儲。
ApacheSpark有自己的庫堆棧,如spark SQL、DataFrames、機器學習的spark MLlib、GraphX圖形計算、流媒體。該庫可以在同一個應用程序中內部組合。
為什么我們需要學習Spark
在當今時代,數據是新的石油,但數據以不同的形式存在,如結構化、半結構化和非結構化。Apache Spark在批處理和流式數據方面實現了高性能。Netflix、亞馬遜、雅虎、facebook等大型互聯網公司已經開始使用spark進行部署,并使用大約8000個節點的集群來存儲數PB的數據。隨著技術的日新月異,跟上同樣的Apache spark是必須的,下面是一些學習的理由:
- Spark的內存速度是MapReduce的100倍,它可以輕松地與Hadoop生態系統集成,因此Spark在大公司和小公司中的使用正在增加。由于它是開源的,大多數組織已經實現了spark</李>
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- 由于數據來自移動應用程序、網站、物聯網、傳感器等,這些龐大的數據不容易處理和處理。spark提供對這些數據的實時處理。Spark在Python和SQL語言中具有速度快且易于使用的特點,因此大多數機器學習工程師和數據科學家更喜歡Spark</李>
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- Spark編程可以用Java、Python、Scala和R來完成,大多數專業人士或大學生都有相關知識。先驗知識有助于學習者用他們的已知語言創建spark應用程序。此外,spark開發的scala由java支持。此外,用java為單個應用程序編寫的100-200行代碼可以轉換為
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- Spark professional在當今的市場上有很高的需求,招聘人員準備通過向Spark開發者提供高薪來改變一些規則。由于Apache spark專業人士的需求量很大,但供應量卻很低,因此現在是進入這項技術以賺取高額利潤的正確時機</李>
Spark的應用
Apache spark生態系統被業界用來構建和運行快速大數據應用程序,以下是sparks的一些應用程序:
- 在電子商務行業:
分析產品、客戶和店內銷售的實時交易。這些信息可以傳遞給不同的機器學習算法,以建立推薦模型。該推薦模型可以根據客戶評論和產品評論開發,行業可以形成新趨勢。
- 游戲行業:
作為一個spark過程,實時數據程序員可以在一分鐘內部署模型,以構建最佳的游戲體驗。分析玩家及其行為,創造廣告和優惠。此外,spark還可以用于構建實時手機游戲分析。
- 金融服務業:
Apache spark analysis可通過分析大量存檔日志來檢測欺詐和安全威脅,并將其與用戶帳戶和內部信息等外部來源相結合,spark stack可幫助我們從這些數據中獲得一流的結果,以降低我們財務組合中的風險
示例(字數示例):
在本例中,我們計算文本文件中的字數:
輸出:
先決條件
為了學習ApacheSpark,程序員需要具備Scala函數式編程、Hadoop框架、Unix Shell腳本、RDBMS數據庫概念和Linux操作系統的先驗知識。除此之外,對Java的了解也是有用的。如果想使用ApachePySpark,那么最好了解python。
目標受眾
Apache spark教程面向分析和數據工程師領域的專業人士。此外,希望通過學習各自領域的Spark框架(如ETL開發人員、Python開發人員)成為Spark開發人員的專業人士可以使用本教程在大數據領域進行轉換。