Apache Spark eğitimi Spark'ın temel ve gelişmiş kavramlarını sağlar. Spark eğitimimiz yeni başlayanlar ve profesyoneller için tasarlanmıştır.

Spark, SQL, akış, makine öğrenimi ve grafik işleme için yerleşik modüller içeren, büyük ölçekli veri işlemeye yönelik birleşik bir analiz motorudur.

Spark eğitimimiz, Spark tanıtımı, Spark Kurulumu, Spark Mimarisi, Spark Bileşenleri, RDD, Spark gerçek zamanlı örnekleri vb. ile Apache Spark'ın tüm konularını içerir.

Kıvılcım nedir?

Apache Spark, açık kaynaklı bir küme bilişim çerçevesidir. Birincil amacı, gerçek zamanlı olarak oluşturulan verileri işlemektir.

Spark, Hadoop MapReduce'un üstüne inşa edildi. Hadoop'un MapReduce'u gibi alternatif yaklaşımlar bilgisayar sabit disklerine veri yazarken, bellekte çalışacak şekilde optimize edilmiştir. Yani Spark, verileri diğer alternatiflere göre çok daha hızlı işler.

Apache Spark'ın Tarihi

Spark, 2009 yılında UC Berkeley'in AMPLab'ında Matei Zaharia tarafından başlatıldı. 2010 yılında BSD lisansı altında açık kaynak haline getirildi.

Proje 2013 yılında Apache Yazılım Vakfı tarafından satın alındı. 2014 yılında Spark, Üst Düzey Apache Projesi olarak ortaya çıktı.

Apache Spark'ın Özellikleri

Hızlı- Son teknolojiye sahip bir DAG zamanlayıcı, bir sorgu iyileştirici ve bir fiziksel yürütme motoru kullanarak hem toplu hem de akış verileri için yüksek performans sağlar.Kullanımı kolay- Uygulamanın Java, Scala, Python, R ve SQL dillerinde yazılmasını kolaylaştırır. Aynı zamanda 80'den fazla üst düzey operatör sağlar.Genellik- SQL ve DataFrames, makine öğrenimi için MLlib, GraphX ​​ve Spark Streaming dahil olmak üzere bir kitaplık koleksiyonu sağlar.Hafif- Büyük ölçekli veri işleme için kullanılan hafif bir birleşik analiz motorudur.Her Yerde Çalışır- Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes üzerinde, bağımsız olarak veya bulutta kolayca çalışabilir.

Spark'ın Kullanımı

Veri entegrasyonu:Sistemler tarafından oluşturulan veriler analiz için birleştirilecek kadar tutarlı değildir. Sistemlerden tutarlı veriler almak için Çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) gibi işlemleri kullanabiliriz. Spark, bu ETL süreci için gereken maliyeti ve süreyi azaltmak için kullanılır.Akış işleme:Günlük dosyaları gibi gerçek zamanlı olarak oluşturulan verileri işlemek her zaman zordur. Spark, veri akışlarını yönetebilecek kadar yeteneklidir ve potansiyel olarak sahtekarlık işlemlerini reddeder.Makine öğrenme:Veri hacminin artması nedeniyle makine öğrenimi yaklaşımları daha uygulanabilir ve giderek daha doğru hale geliyor. Spark, verileri hafızada saklayabildiğinden ve tekrarlanan sorguları hızlı bir şekilde çalıştırabildiğinden, makine öğrenmesi algoritmaları üzerinde çalışmayı kolaylaştırır.Etkileşimli analiz:Spark, yanıtı hızlı bir şekilde oluşturabiliyor. Böylece önceden tanımlanmış sorguları çalıştırmak yerine verileri etkileşimli olarak işleyebiliriz.

Önkoşul

Spark'ı öğrenmeden önce temel Hadoop bilgisine sahip olmanız gerekir.

Kitle

Spark eğitimimiz yeni başlayanlara ve profesyonellere yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Sorunlar

Bu Spark eğitiminde herhangi bir sorun bulamayacağınıza sizi temin ederiz. Ancak herhangi bir hata varsa lütfen sorunu iletişim formuna yazın.