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Raisons d'apprendre Apache Spark

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Spark est un changement évolutif puisque les entreprises créent rapidement une grande quantité de données, et parallèlement à cela, il est nécessaire de travailler sur l'analyse des données et de produire des informations utiles pour l'amélioration de l'entreprise. Spark est une plate-forme qui fournit une analyse rapide des données et fournit également des capacités de traitement par lots et de streaming, ce qui fait de Spark un choix privilégié.

Il est temps d'obtenir le Cours Spark et améliorez vos compétences vitales en matière de données, mais pourquoi?

En 2015, O'Reilly a mené une enquête qui a révélé que les personnes qui utilisent Scala et Spark étaient fortement corrélées à l'évolution de leur salaire. Les personnes ayant des compétences Spark ont ​​ajouté 11,000 4,000 $ à leur salaire médian, tandis que les compétences Scala ont eu un impact de 10 XNUMX $ sur le résultat net. En utilisant XNUMX des outils Hadoop les plus importants, les développeurs Spark gagnent le salaire le plus élevé parmi les programmeurs.

Étincelle Apache framework fournit de la mémoire, des avantages de performances pour les utilisateurs, et par conséquent, les développeurs exploitent le big data avec Apache Spark. Apache Spark fournit une excellente plate-forme pour le traitement des données car il est implémenté dans le langage de programmation Scala. Plus de 200 entreprises utilisent Spark dans le monde, avec plus de 750 contributeurs faisant de Spark la communauté Big Data la plus importante et la plus dynamique. Examinons directement les raisons d'apprendre Apache Spark.

Tirez parti des importants investissements existants dans les données.

Les entreprises peuvent utiliser Spark sur tous les clusters Hadoop existants; Par conséquent, Spark n'a aucune limite à investir dans de nouveaux clusters de calcul. Hadoop MapReduce peut s'exécuter sur HDFS et YARN, et par conséquent Apache Spark peut s'exécuter dessus. Les entreprises sont sur le point d'embaucher un grand nombre de développeurs Spark puisque Spark est hautement compatible avec Hadoop et que les entreprises ne souhaitent pas réinvestir dans les clusters informatiques.

Apprenez à Apache Spark pour obtenir un accès accru au Big Data

De nombreuses opportunités d'exploration du Big Data vont être ouvertes par Apache Spark, ce qui permettra aux entreprises de résoudre plus facilement les problèmes liés au Big Data. Spark n'est pas seulement une technologie populaire parmi les ingénieurs de données, mais aussi de nombreux scientifiques des données envisagent de travailler avec Spark. Pour créer un flux de travail d'analyse, les développeurs peuvent écrire du code en utilisant Python, R (SParkR), Java, etc.

Contrairement à Hadoop MapReduce, Spark peut stocker les données résidant en mémoire, ce qui permet d'accélérer la charge de travail d'apprentissage automatique. Par conséquent, les scientifiques des données manifestent un intérêt à travailler avec Apache Spark. Spark se développe de manière exponentielle dans l'écosystème du Big Data.

IBM a également annoncé qu'il formerait plus d'un million d'ingénieurs et de scientifiques des données sur Spark. Obtenir un gros salaire est en effet important, même si vous pouvez atteindre vos objectifs salariaux si vous êtes un développeur Spark formé. Vous pouvez sûrement devenir un avec l'aide du Cours Spark.

Accélérez avec l'adoption croissante des entreprises.

Monte Zweben, PDG de Splice Machine, a déclaré que «Spark redynamisera Hadoop, neuf projets sur dix sur Hadoop seront des projets liés à Spark. »

Les entreprises préfèrent l'adoption de diverses technologies de Big Data qui complètent et sont adjacentes à Hadoop-Spark. Apache Spark n'est plus seulement un composant de l'écosystème Big Data, mais il est également devenu la technologie Big Data préférée des entreprises du monde entier.

Matei Zaharia, le créateur de l'Apache Spark, a déclaré que «Spark offre une vitesse de traitement des données considérablement accrue par rapport à Hadoop et est désormais le plus grand projet open source de Big Data. »

Une enquête sur l'adoption de Spark a révélé que la communauté qui compte le plus grand nombre de contributeurs par rapport à tout autre projet open source géré par Apache Foundation est Apache Spark.

Il existe un besoin croissant pour Hadoop et Spark SQL, les deux outils Big Data qui sont censés être combinés avec la prise en charge de la charge de travail BI. Parmi le nombre total d'entreprises adoptant Apache Spark, 68% d'entre elles utilisent Spark pour rendre la prise en charge de la charge de travail BI. Il existe une opportunité lucrative pour les développeurs Big Data qui sont qualifiés dans Spark et Hadoop.

Apache Spark devrait connaître une demande croissante de développeurs Spark.

Spark est l'alternative la plus fantastique pour MapReduce (en dehors ou dans le cadre Hadoop), et il a également le potentiel d'éclipser Hadoop, l'adoption de Spark en entreprise augmente rapidement. Sans aucun doute, Apache Spark nécessite une expertise technique dans les concepts orientés objet pour programmer et exécuter. Cela ouvre diverses opportunités d'emploi à ceux qui ont pratiqué Apache Spark et qui reçoivent une formation pratique.

Dans l'industrie, la pénurie d'individus qualifiés et formés Apache Spark conduit à un grand nombre d'emplois vacants et à diverses opportunités de contrats pour d'éminents professionnels des données. Cela suggère fortement la nécessité de Cours Spark, ce qui garantit d'excellents conseils et une chance de travailler sur des projets au niveau de l'industrie.

L'apprentissage d'Apache Spark ouvrira de nombreuses opportunités à la personne qui souhaite travailler à la pointe de la technologie Big Data. le Cours Spark est le moyen de combler le déficit de compétences en obtenant un emploi lié aux données ou en trouvant un emploi en tant que développeur Spark, car il fournira une formation et une expérience pratique en travaillant sur plusieurs projets.

Apprenez Apache Spark pour garder votre poche heureuse.

Les entreprises sont prêtes à contourner les règles de recrutement, à offrir un temps de travail flexible et à offrir des avantages intéressants pour obtenir un développeur Apache Spark qualifié. Il montre la demande de développeurs Spark formés et certifiés.

O'Reilly a également déclaré que l'ingénieur de données qui a de l'expérience dans Apache Spark gagne le salaire le plus élevé. L'analyste de données et les ingénieurs de données ayant des compétences critiques en matière de données comme Hadoop gagnent environ 1,20,000 89,500 $ par an, alors qu'un technicien informatique moyen gagne environ 1,50,000 98,000 $ par an. Les professionnels ayant des compétences Apache Spark et Storm touchent environ XNUMX XNUMX $ de salaire annuel, et le salaire moyen des ingénieurs de données est d'environ XNUMX XNUMX $.

Les personnes ayant un désir ardent de faire leur carrière dans le Big Data et de gagner un montant significatif devraient apprendre Apache Spark, car le Big Data a un avenir prometteur et florissant.

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