Aprender Apache Spark tiene muchas ventajas, ya que es la tecnología más moderna hoy en día. Antes de conocer las razones o ventajas, tengamos un breve conocimiento de Apache Spark.
Introducción a Apache Spark
Apache Spark es la próxima herramienta Gen Big Data. Proporciona capacidades de procesamiento por lotes y de transmisión para un procesamiento de datos más rápido. 9 de cada 10 empresas han comenzado a usar Apache Spark para su procesamiento de datos. Debido a su amplia gama de aplicaciones y facilidad de uso para trabajar, Spark también se llama la navaja suiza de Big Data Analytics .
- ¿Qué puedo hacer si soy un experto en aprendizaje automático supervisado?
- ¿Qué lenguajes de programación son adecuados para el procesamiento del lenguaje natural?
- ¿Puede el preprocesamiento de datos en redes neuronales de IA (aprendizaje profundo) ser dinámico y automatizado (en lugar de estático y manual)?
- ¿Qué clasificador es el más adecuado para clasificar los signos en un video de lenguaje de señas?
- Cómo obtener una pasantía de investigación del profesor en la NYU en proyectos que necesitan experiencia en minería de datos o aprendizaje automático
Para obtener más información sobre Apache Spark, siga el enlace a continuación
Apache Spark competir Introducción .
Las 5 razones principales para aprender Apache Spark
Aquí hay algunas razones para aprender Apache Spark ahora y mantenerse técnicamente por delante de los demás:
2.1. Alta compatibilidad con Hadoop
Cuando Hadoop entró en escena, las compañías comenzaron a invertir en esta tecnología. Incluso los profesionales de diversos dominios comenzaron a aprenderlo rápidamente. Para cuando se lanzó Apache Spark, las empresas ya han invertido mucho en Hadoop (especialmente hardware y recursos), no es factible invertir nuevamente para Spark.
2.2. Hadoop está disminuyendo mientras Spark está provocando
Spark es 100 veces más rápido que MapReduce . Es más fácil programar en Spark en comparación con Map Reduce. Esto ha convertido a Spark en uno de los principales proyectos de Apache. Apache Spark es un marco de procesamiento de datos en memoria con todas las capacidades de Hadoop . Con la llegada de Apache Spark, se ha proyectado la posibilidad del fin de la era de Map Reduce. Hadoop se limitó solo a MapReduce, pero Spark es un marco generalizado para procesar el gran volumen de datos. Obtenga más información sobre las diferencias entre Hadoop y Spark.
2.3. Mayor acceso a Big Data
En el mundo líder de hoy estamos generando múltiples terabytes de datos. La cantidad de generación de datos aumenta día a día y no se puede acceder a este gran volumen de datos por métodos tradicionales. Entonces, para eliminar el problema de Big Data , surgió Hadoop , pero tiene algunas limitaciones que son eliminadas por Apache Spark.
2.4. Alta demanda de profesionales de Spark
Spark se está convirtiendo rápidamente en un ecosistema en sí mismo. El conjunto de herramientas de Spark también se expande constantemente, lo que atrae un creciente interés de terceros. Según John Trippier, líder de alianzas y ecosistemas de Databricks, ” la adopción de Apache Spark por parte de empresas grandes y pequeñas está creciendo a un ritmo increíble en una amplia gama de industrias, y la demanda de desarrolladores con experiencia certificada está rápidamente siguiendo su ejemplo “. Para que pueda impulsar su carrera y salario aprendiendo Apache Spark.
2.5. Diverso
Spark permite a los usuarios escribir aplicaciones en Java , Scala , Python , R. Esto les ayuda a crear y ejecutar sus aplicaciones en lenguajes de programación con los que se sienten cómodos. Spark también puntúa en muchos sentidos. Puede escribir una aplicación personalizada de Big Data de Spark, usar Spark SQL y hacer análisis de datos usando SQL, configurar canalizaciones ETL usando Spark, usar la transmisión de Spark y hacerlo parte de la canalización de datos en tiempo real, usar la biblioteca de aprendizaje automático MLlib y ejecutar Analytics … O incluso hacer procesamiento gráfico con GraphX . Además de esto, Scala es compatible con Java, que ayuda a escribir código conciso. Puede reemplazar un código de reducción de mapa java de 50 líneas con un código Scala Spark de 2-3 líneas.
Conocer cada razón en detalle. siga el enlace: Razones importantes para aprender Apache Spark
