تعليم

أسباب لتعلم Apache Spark

فارغة

يعد Spark تغييرًا تطوريًا لأن الشركات تقوم بإنشاء كمية كبيرة من البيانات بسرعة ، وإلى جانب ذلك ، من الضروري العمل على تحليل البيانات وإنتاج بعض الأفكار المفيدة لتحسين الأعمال. Spark عبارة عن نظام أساسي يوفر تحليلاً سريعًا للبيانات ، كما يوفر إمكانات الدُفعات والبث ، مما يجعل Spark الخيار المفضل.

حان الوقت للحصول على بالطبع شرارة وترقية مهارات البيانات الحيوية لديك ، ولكن لماذا؟

في عام 2015 ، أجرى O'Reilly دراسة استقصائية كشفت أن الأشخاص الذين يستخدمون سكالا وسبارك يرتبطون ارتباطًا وثيقًا بالتغيير في رواتبهم. أضاف الأشخاص ذوو مهارات Spark 11,000 دولار إلى متوسط ​​أجرهم ، في حين أن مهارات سكالا كان لها تأثير قدره 4,000 دولار على المحصلة النهائية. باستخدام 10 من أبرز أدوات Hadoop ، يحصل مطورو Spark على أعلى راتب بين المبرمجين.

شرارة اباتشي يوفر إطار العمل حوسبة الذاكرة ، وتقديم فوائد الأداء للمستخدمين ، وبالتالي يستغل المطورون البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark. يوفر Apache Spark نظامًا أساسيًا ممتازًا لمعالجة البيانات نظرًا لأنه يتم تنفيذه بلغة برمجة Scala. تستخدم أكثر من 200 شركة Spark في جميع أنحاء العالم ، مع أكثر من 750 مساهمًا ، مما يجعل Spark أهم وأسرع مجتمع للبيانات الضخمة نموًا. دعونا ننظر مباشرة في أسباب تعلم Apache Spark.

استفد من استثمارات البيانات الهامة الحالية.

يمكن للشركات استخدام Spark على أي مجموعات Hadoop موجودة ؛ وبالتالي ليس لدى Spark قيود على الاستثمار في مجموعات حسابية جديدة. يمكن تشغيل Hadoop MapReduce على HDFS و YARN ، وبالتالي يمكن تشغيل Apache Spark عليه. الشركات على وشك توظيف عدد كبير من مطوري الشرارة لأن Spark متوافقة للغاية مع Hadoop وأيضًا ، لا ترغب الشركات في إعادة الاستثمار في مجموعات الحوسبة.

تعلم Apache Spark لزيادة الوصول إلى البيانات الضخمة.

سيتم فتح العديد من الفرص لاستكشاف البيانات الضخمة بواسطة Apache Spark ، مما يسهل على الشركات حل المشكلات المتعلقة بالبيانات الضخمة. Spark ليست مجرد تقنية ساخنة بين مهندسي البيانات ، ولكن أيضًا العديد من علماء البيانات يفكرون في العمل مع Spark. لصياغة سير عمل تحليلي ، يمكن للمطورين كتابة كود باستخدام Python و R (SParkR) و Java وما إلى ذلك

على عكس Hadoop MapReduce ، يمكن لـ Spark تخزين البيانات الموجودة في الذاكرة ، مما يساعد على تسريع عبء عمل التعلم الآلي. وبالتالي ، يبدي علماء البيانات اهتمامًا بالعمل مع Apache Spark. ينمو Spark بشكل كبير في النظام البيئي للبيانات الضخمة.

أعلنت شركة IBM أيضًا أنها ستعلم أكثر من مليون مهندس بيانات وعلماء بيانات على Spark. إن الحصول على راتب كبير من الدهون أمر مهم حقًا ، حتى لو تمكنت من تحقيق أهداف راتبك إذا كنت مطور Spark مدربًا. يمكنك بالتأكيد أن تصبح واحدًا بمساعدة بالطبع شرارة.

تمشي مع تبني المؤسسة المتزايد.

قال مونتي زويبين ، الرئيس التنفيذي لشركة Splice Machine ، "ستعمل Spark على تنشيط Hadoop ، وستكون تسعة من كل عشرة مشاريع على Hadoop مشاريع مرتبطة بـ Spark".

تفضل الشركات اعتماد العديد من تقنيات البيانات الضخمة التي تكمل Hadoop-Spark والمجاورة لها. لم يعد Apache Spark مجرد أحد مكونات النظام البيئي للبيانات الضخمة ، ولكنه أصبح أيضًا أكثر تقنيات البيانات الضخمة المفضلة للشركات في جميع أنحاء العالم.

قال ماتي زهاريا ، مبتكر أباتشي سبارك ، "يوفر Spark سرعة معالجة بيانات متزايدة بشكل كبير مقارنة بـ Hadoop وهو الآن أكبر مشروع مفتوح المصدر للبيانات الضخمة."

كشفت دراسة استقصائية حول تبني Spark أن المجتمع الذي يضم أكبر عدد من المساهمين مقارنة بأي مشروع آخر مفتوح المصدر تديره مؤسسة Apache هو Apache Spark.

هناك حاجة متزايدة إلى Hadoop و Spark SQL ، وهما أداتا البيانات الضخمة التي من المفترض أن يتم دمجها مع دعم عبء عمل BI. من بين إجمالي الشركات التي تتبنى Apache Spark ، يستخدم 68٪ منها Spark لتقديم الدعم لأعباء عمل BI. هناك فرصة مربحة لمطوري البيانات الضخمة المهرة في Spark و Hadoop.

تم تعيين Apache Spark لتشهد طلبًا متزايدًا على Spark Developers.

Spark هو البديل الأكثر روعة لـ MapReduce (خارج إطار عمل Hadoop أو داخله) ، ولديه أيضًا القدرة على تجاوز Hadoop ، ويتزايد اعتماد Spark للمؤسسات بسرعة. لا شك في أن Apache Spark يتطلب خبرة فنية في المفاهيم الكائنية لبرمجة وتشغيل. إنه يفتح فرص عمل متنوعة لأولئك الذين مارسوا Apache Spark ويتلقون تدريبًا عمليًا.

في هذه الصناعة ، يؤدي النقص في الأفراد المهرة والمدربين من Apache Spark إلى عدد كبير من الوظائف المفتوحة وفرص تعاقدية مختلفة لمتخصصي البيانات البارزين. يقترح بشدة الحاجة إلى بالطبع شرارة، مما يضمن إرشادات ممتازة وفرصة للعمل في مشاريع على مستوى الصناعة.

سيتيح تعلم Apache Spark العديد من الفرص للشخص الذي يرغب في العمل في طليعة تكنولوجيا البيانات الضخمة. ال بالطبع شرارة هي الطريقة لسد فجوة المهارات في الحصول على وظيفة مرتبطة بالبيانات أو العثور على وظيفة كمطور Spark حيث أنها ستوفر التدريب والخبرة العملية بمساعدة العمل في العديد من المشاريع.

تعلم Apache Spark للحفاظ على جيبك سعيدًا.

الشركات على استعداد لثني قواعد التوظيف ، وتوفير وقت عمل مرن ، وتقديم مزايا جذابة للحصول على مطور Apache Spark الماهر. يوضح الطلب على مطوري Spark المدربين والمعتمدين.

قال O'Reilly أيضًا أن مهندس البيانات الذي لديه خبرة في Apache Spark يتقاضى أعلى راتب. يكسب محلل البيانات ومهندسو البيانات الذين يمتلكون مهارات البيانات الهامة مثل Hadoop حوالي 1,20,000،89,500،1,50,000 دولار سنويًا ، بينما يكسب متوسط ​​تكنولوجيا المعلومات حوالي 98,000،XNUMX دولار سنويًا. يتعامل المحترفون الذين يتمتعون بمهارات Apache Spark و Storm براتب سنوي يبلغ حوالي XNUMX،XNUMX،XNUMX دولار ، ويبلغ متوسط ​​الراتب لمهندسي البيانات حوالي XNUMX،XNUMX دولار.

يجب على الأشخاص الذين لديهم رغبة شديدة في وضع مسار حياتهم المهنية في البيانات الضخمة وكسب مبلغ كبير أن يتعلموا Apache Spark نظرًا لأن البيانات الضخمة تتمتع بمستقبل واعد ومزدهر.

فارغة

هيئة التحرير

إضافة تعليق

انقر هنا لإضافة تعليق