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Motivi per imparare Apache Spark

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Spark è un cambiamento evolutivo poiché le aziende stanno creando una grande quantità di dati rapidamente, e insieme a questo, è necessario lavorare sull'analisi dei dati e produrre alcuni spunti utili per il miglioramento del business. Spark è una piattaforma che fornisce un'analisi rapida dei dati e fornisce anche funzionalità batch e streaming, il che rende Spark una scelta preferita.

È ora di ottenere il file Corso Spark e migliora le tue abilità di dati vitali, ma perché?

Nel 2015 O'Reilly ha condotto un sondaggio che ha rivelato che le persone che usano Scala e Spark erano fortemente correlate con la variazione del loro stipendio. Le persone con competenze Spark hanno aggiunto $ 11,000 al loro stipendio medio, mentre le competenze Scala hanno avuto un impatto di $ 4,000 sui profitti. Utilizzando 10 dei più importanti strumenti Hadoop, gli sviluppatori Spark guadagnano lo stipendio più alto tra i programmatori.

Scintilla di Apache framework fornisce il memory computing, rendendo i vantaggi in termini di prestazioni agli utenti e quindi gli sviluppatori stanno sfruttando i big data con Apache Spark. Apache Spark fornisce un'eccellente piattaforma per l'elaborazione dei dati poiché è implementato nel linguaggio di programmazione Scala. Più di 200 aziende utilizzano Spark in tutto il mondo, con oltre 750 collaboratori che fanno di Spark la comunità di big data più significativa e in più rapida crescita. Esaminiamo direttamente i motivi per imparare Apache Spark.

Sfrutta i significativi investimenti in dati esistenti.

Le aziende possono utilizzare Spark su qualsiasi cluster Hadoop esistente; quindi Spark non ha limitazioni nell'investire in nuovi cluster di calcolo. Hadoop MapReduce può essere eseguito su HDFS e YARN, quindi Apache Spark può essere eseguito su di esso. Le aziende sono sul punto di assumere un gran numero di sviluppatori Spark poiché Spark è altamente compatibile con Hadoop e inoltre, le aziende non desiderano reinvestire in cluster di computer.

Impara Apache Spark per ottenere un maggiore accesso ai big data.

Molte opportunità per l'esplorazione dei Big Data saranno aperte da Apache Spark, rendendo più facile per le aziende risolvere i problemi legati ai Big Data. Spark non è solo una tecnologia calda tra i data engineer, ma anche molti data scientist considerano di lavorare con Spark. Per creare un flusso di lavoro di analisi, gli sviluppatori possono scrivere codice utilizzando Python, R (SParkR), Java, ecc.

A differenza di Hadoop MapReduce, Spark può archiviare i dati residenti in memoria, il che aiuta ad accelerare il carico di lavoro di machine learning. Pertanto, i data scientist mostrano interesse a lavorare con Apache Spark. Spark sta crescendo in modo esponenziale nell'ecosistema dei big data.

IBM ha anche annunciato che istruirà più di un milione di data engineer e data scientist su Spark. Ottenere un grande stipendio è davvero importante, anche se puoi raggiungere i tuoi obiettivi di stipendio se sei uno sviluppatore Spark addestrato. Puoi sicuramente diventarlo con l'aiuto di Corso Spark.

Al passo con la crescente adozione aziendale.

Monte Zweben, CEO di Splice Machine, ha affermato che "Spark rinvigorirà Hadoop, nove progetti su dieci su Hadoop saranno progetti legati a Spark. "

Le aziende preferiscono l'adozione di varie tecnologie di big data che si integrano e sono adiacenti a Hadoop-Spark. Apache Spark non è più solo un componente dell'ecosistema Big Data, ma è anche diventata la tecnologia per big data preferita dalle aziende di tutto il mondo.

Matei Zaharia, il creatore di Apache Spark, ha detto che "Spark offre una velocità di elaborazione dei dati notevolmente maggiore rispetto a Hadoop ed è ora il più grande progetto open source di big data."

Un sondaggio sull'adozione di Spark ha rivelato che la comunità che ha il numero più significativo di contributori rispetto a qualsiasi altro progetto open source gestito da Apache Foundation è Apache Spark.

Vi è una crescente necessità di Hadoop e Spark SQL, i due strumenti per big data che dovrebbero essere combinati con il supporto del carico di lavoro BI. Tra le aziende che adottano Apache Spark totali, il 68% di loro utilizza Spark per eseguire il rendering del supporto per il carico di lavoro BI. Esiste un'opportunità redditizia per gli sviluppatori di big data esperti in Spark e Hadoop.

Apache Spark è destinato a testimoniare una crescente domanda di sviluppatori Spark.

Spark è l'alternativa più fantastica per MapReduce (all'esterno o all'interno del framework Hadoop) e ha anche il potenziale per eclissare Hadoop, l'adozione aziendale di Spark è in rapido aumento. Senza dubbio, Apache Spark richiede competenze tecniche nei concetti orientati agli oggetti per programmare ed eseguire. Offre varie opportunità di lavoro per coloro che hanno praticato Apache Spark e stanno ricevendo una formazione pratica.

Nel settore, la carenza di persone qualificate e formate per Apache Spark sta portando a un gran numero di posti di lavoro aperti e a varie opportunità di appalto per importanti professionisti dei dati. Suggerisce fortemente la necessità di Corso Spark, che garantisce un'ottima guida e la possibilità di lavorare su progetti a livello di settore.

L'apprendimento di Apache Spark aprirà molte opportunità per la persona che desidera lavorare in prima linea nella tecnologia dei big data. Il Corso Spark è il modo per colmare il divario di competenze nell'ottenere un lavoro correlato ai dati o trovare una posizione lavorativa come sviluppatore Spark poiché fornirà formazione ed esperienza pratica con l'aiuto di lavorare su diversi progetti.

Impara Apache Spark per mantenere le tue tasche felici.

Le aziende sono pronte a piegare le regole di reclutamento, fornire orari di lavoro flessibili e offrire vantaggi interessanti per ottenere uno sviluppatore Apache Spark esperto. Mostra la domanda di sviluppatori Spark formati e certificati.

O'Reilly ha anche affermato che l'ingegnere dei dati che ha esperienza in Apache Spark guadagna lo stipendio più alto. L'analista di dati e gli ingegneri dei dati con competenze in materia di dati critici come Hadoop guadagnano circa $ 1,20,000 all'anno, mentre un tecnico IT medio guadagna circa $ 89,500 all'anno. I professionisti con competenze in Apache Spark e Storm raggiungono uno stipendio annuo di circa $ 1,50,000 e lo stipendio medio degli ingegneri di dati è di circa $ 98,000.

Le persone con un ardente desiderio di porre il loro percorso di carriera nei Big Data e guadagnare una quantità significativa dovrebbero imparare Apache Spark poiché i Big Data hanno un futuro promettente e fiorente.

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Staff editoriale

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