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Gründe, Apache Spark zu lernen

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Spark ist eine evolutionäre Veränderung, da die Unternehmen schnell eine große Datenmenge erstellen. Gleichzeitig ist es notwendig, an der Analyse der Daten zu arbeiten und einige nützliche Erkenntnisse für die Verbesserung des Geschäfts zu gewinnen. Spark ist eine Plattform, die eine schnelle Datenanalyse sowie Batch- und Streaming-Funktionen bietet, was Spark zu einer bevorzugten Wahl macht.

Es ist Zeit, das zu bekommen Funkenkurs und verbessern Sie Ihre wichtigen Datenkenntnisse, aber warum?

Im Jahr 2015 führte O'Reilly eine Umfrage durch, die ergab, dass die Personen, die Scala und Spark verwenden, stark mit der Änderung ihres Gehalts korrelierten. Menschen mit Spark-Kenntnissen erhöhten ihren Durchschnittslohn um 11,000 US-Dollar, während die Scala-Kenntnisse einen Gewinn von 4,000 US-Dollar erzielten. Mit 10 der bekanntesten Hadoop-Tools verdienen Spark-Entwickler das höchste Gehalt unter den Programmierern.

Apache Funken Das Framework bietet Speichercomputer und bietet den Benutzern Leistungsvorteile. Daher nutzen Entwickler Big Data mit Apache Spark. Apache Spark bietet eine hervorragende Plattform für die Datenverarbeitung, da es in der Programmiersprache Scala implementiert ist. Weltweit nutzen mehr als 200 Unternehmen Spark. Über 750 Mitwirkende machen Spark zur bedeutendsten und am schnellsten wachsenden Big-Data-Community. Lassen Sie uns direkt die Gründe untersuchen, um Apache Spark zu lernen.

Nutzen Sie vorhandene bedeutende Dateninvestitionen.

Die Unternehmen können Spark über alle vorhandenen Hadoop-Cluster verwenden. Daher hat Spark keine Einschränkungen bei der Investition in neue Rechencluster. Hadoop MapReduce kann auf HDFS und YARN ausgeführt werden, daher kann Apache Spark darauf ausgeführt werden. Unternehmen stehen kurz davor, eine große Anzahl von Spark-Entwicklern einzustellen, da Spark in hohem Maße mit Hadoop kompatibel ist und die Unternehmen auch nicht erneut in Computercluster investieren möchten.

Lernen Sie Apache Spark, um mehr Zugriff auf Big Data zu erhalten.

Apache Spark wird viele Möglichkeiten für die Erforschung von Big Data eröffnen, die es Unternehmen erleichtern, die mit Big Data verbundenen Probleme zu lösen. Spark ist nicht nur eine heiße Technologie unter Dateningenieuren, sondern auch viele Datenwissenschaftler erwägen, mit Spark zu arbeiten. Um einen Analyse-Workflow zu erstellen, können die Entwickler Code mit Python, R (SParkR), Java usw. schreiben.

Im Gegensatz zu Hadoop MapReduce kann Spark die im Speicher befindlichen Daten speichern, wodurch die Arbeitslast beim maschinellen Lernen beschleunigt wird. Daher zeigen die Datenwissenschaftler Interesse an einer Zusammenarbeit mit Apache Spark. Spark wächst im Big-Data-Ökosystem exponentiell.

IBM kündigte außerdem an, mehr als eine Million Dateningenieure und Datenwissenschaftler über Spark zu unterrichten. Es ist in der Tat wichtig, ein hohes, fettes Gehalt zu erhalten, auch wenn Sie als ausgebildeter Spark-Entwickler Ihre Gehaltsziele erreichen können. Sie können sicher eins werden mit Hilfe der Funkenkurs.

Beschleunigen Sie die zunehmende Akzeptanz von Unternehmen.

Monte Zweben, der CEO von Splice Machine, sagte: „Spark wird Hadoop neu beleben, neun von zehn Projekten auf Hadoop werden Spark-bezogene Projekte sein"

Unternehmen bevorzugen die Einführung verschiedener Big-Data-Technologien, die Hadoop-Spark ergänzen und an ihn angrenzen. Apache Spark ist nicht mehr nur ein Bestandteil des Big Data-Ökosystems, sondern auch die am meisten bevorzugte Big Data-Technologie für Unternehmen weltweit.

Matei Zaharia, der Urheber des Apache Spark, sagte: „Spark bietet im Vergleich zu Hadoop eine dramatisch höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und ist jetzt das größte Open-Source-Projekt für große Datenmengen."

Eine Umfrage zur Einführung von Spark ergab, dass die Community, die im Vergleich zu anderen Open Source-Projekten, die von der Apache Foundation verwaltet werden, die meisten Mitwirkenden hat, der Apache Spark ist.

Es besteht ein zunehmender Bedarf an Hadoop und Spark SQL, den beiden Big-Data-Tools, die mit der Unterstützung der BI-Workload kombiniert werden sollen. Von den gesamten Apache Spark-Anwendern verwenden 68% Spark, um die Unterstützung für die BI-Workload zu rendern. Es gibt eine lukrative Gelegenheit für Big-Data-Entwickler, die sich mit Spark und Hadoop auskennen.

Apache Spark wird voraussichtlich eine steigende Nachfrage nach Spark-Entwicklern verzeichnen.

Spark ist die fantastischste Alternative für MapReduce (außerhalb oder innerhalb des Hadoop-Frameworks) und hat auch das Potenzial, den Hadoop in den Schatten zu stellen. Die Akzeptanz von Spark in Unternehmen nimmt rapide zu. Kein Zweifel, Apache Spark benötigt technisches Know-how in den objektorientierten Konzepten, um programmiert und ausgeführt zu werden. Es eröffnet verschiedene Beschäftigungsmöglichkeiten für diejenigen, die Apache Spark praktiziert haben und eine praktische Ausbildung erhalten.

In der Branche führt der Mangel an qualifizierten und geschulten Mitarbeitern von Apache Spark zu einer großen Anzahl offener Stellen und verschiedenen Vertragsmöglichkeiten für prominente Datenfachleute. Es deutet stark auf die Notwendigkeit der FunkenkursDies garantiert eine hervorragende Anleitung und die Möglichkeit, an Projekten auf Branchenebene zu arbeiten.

Das Erlernen von Apache Spark eröffnet der Person, die an der Spitze der Big-Data-Technologie arbeiten möchte, viele Möglichkeiten. Das Funkenkurs Dies ist der Weg, um die Qualifikationslücke zu schließen, um einen Job in Bezug auf Daten zu erhalten oder eine Stelle als Spark-Entwickler zu finden, da dies Schulungen und praktische Erfahrungen mit Hilfe der Arbeit an mehreren Projekten bietet.

Lernen Sie Apache Spark, um Ihre Tasche glücklich zu machen.

Unternehmen sind bereit, die Rekrutierungsregeln zu ändern, flexible Arbeitszeiten bereitzustellen und attraktive Vorteile zu bieten, um einen qualifizierten Apache Spark-Entwickler zu finden. Es zeigt die Nachfrage nach geschulten und zertifizierten Spark-Entwicklern.

O'Reilly sagte auch, dass der Dateningenieur, der Erfahrung mit Apache Spark hat, das höchste Gehalt verdient. Datenanalysten und Dateningenieure mit kritischen Datenkenntnissen wie Hadoop verdienen rund 1,20,000 US-Dollar pro Jahr, während ein durchschnittlicher IT-Techniker rund 89,500 US-Dollar pro Jahr verdient. Profis mit Apache Spark- und Storm-Kenntnissen erreichen ein Jahresgehalt von ca. 1,50,000 USD, und das durchschnittliche Gehalt von Dateningenieuren liegt bei ca. 98,000 USD.

Menschen mit dem brennenden Wunsch, ihren Karriereweg in Big Data einzuschlagen und eine beträchtliche Menge zu verdienen, sollten Apache Spark lernen, da Big Data eine vielversprechende und florierende Zukunft hat.

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