Educatie

Redenen om Apache Spark te leren

blanco

Spark is een evolutionaire verandering aangezien de bedrijven snel een grote hoeveelheid gegevens creëren, en daarnaast is het nodig om aan de analyse van de gegevens te werken en enkele nuttige inzichten te produceren voor de verbetering van het bedrijf. Spark is een platform dat snelle gegevensanalyse biedt, en het biedt ook batch- en streamingmogelijkheden, waardoor Spark de voorkeur geniet.

Het is tijd om het Vonk natuurlijk en upgrade uw vitale datavaardigheden, maar waarom?

In 2015 voerde O'Reilly een onderzoek uit waaruit bleek dat de mensen die Scala en Spark gebruiken sterk correleerden met de verandering in hun salaris. Mensen met Spark-vaardigheden voegden $ 11,000 toe aan hun mediaanloon, terwijl de Scala-vaardigheden een impact hadden van $ 4,000 op het bedrijfsresultaat. Met behulp van 10 van de meest prominente Hadoop-tools verdienen Spark-ontwikkelaars het hoogste salaris van de programmeurs.

Apache vonk framework biedt geheugencomputergebruik, waardoor prestatievoordelen voor de gebruikers worden behaald, en daarom maken ontwikkelaars gebruik van big data met Apache Spark. Apache Spark biedt een uitstekend platform voor gegevensverwerking, aangezien het is geïmplementeerd in de programmeertaal Scala. Wereldwijd gebruiken meer dan 200 bedrijven Spark, met meer dan 750 bijdragers, waardoor Spark de belangrijkste en snelst groeiende big data-community is. Laten we eens kijken naar de redenen om Apache Spark te leren.

Maak gebruik van bestaande aanzienlijke data-investeringen.

De bedrijven kunnen Spark over alle bestaande Hadoop-clusters gebruiken; Daarom heeft Spark geen beperkingen om te investeren in nieuwe rekenclusters. Hadoop MapReduce kan draaien op HDFS en de YARN, en daarom kan Apache Spark erop draaien. Bedrijven staan ​​op het punt een groot aantal Spark-ontwikkelaars in dienst te nemen, aangezien Spark zeer compatibel is met Hadoop en de bedrijven niet opnieuw willen investeren in computerclusters.

Leer Apache Spark om betere toegang tot big data te krijgen.

Apache Spark biedt veel mogelijkheden voor Big data-verkenning, waardoor het voor bedrijven gemakkelijker wordt om de problemen met betrekking tot big data op te lossen. Spark is niet alleen een populaire technologie onder data-ingenieurs, maar ook veel datawetenschappers overwegen om met Spark te werken. Om een ​​analytische workflow te maken, kunnen de ontwikkelaars code schrijven met Python, R (SParkR), Java, enz.

In tegenstelling tot Hadoop MapReduce kan Spark de gegevens in het geheugen opslaan, waardoor de machine learning-werkbelasting wordt versneld. Daarom tonen de datawetenschappers interesse om met Apache Spark te werken. Spark groeit exponentieel in het big data-ecosysteem.

IBM kondigde ook aan dat het meer dan een miljoen data-engineers en datawetenschappers zou opleiden over Spark. Een dik salaris krijgen is inderdaad belangrijk, zelfs als u uw salarisdoelen kunt bereiken als u een getrainde Spark-ontwikkelaar bent. Je kunt er zeker een worden met de hulp van de Vonk natuurlijk.

Speel mee met de groeiende acceptatie van bedrijven.

Monte Zweben, de CEO van Splice Machine, zei: "Spark zal Hadoop nieuw leven inblazen, negen van de tien projecten op Hadoop zijn Spark-gerelateerde projecten. '

Bedrijven geven de voorkeur aan de adoptie van verschillende big data-technologieën die complementair zijn aan en naast Hadoop-Spark liggen. Apache Spark is niet langer alleen een onderdeel van het Big Data-ecosysteem, maar het is ook de meest geprefereerde big data-technologie geworden voor bedrijven over de hele wereld.

Matei Zaharia, de bedenker van de Apache Spark, zei dat "Spark biedt een aanzienlijk hogere gegevensverwerkingssnelheid in vergelijking met Hadoop en is nu het grootste open-sourceproject voor big data."

Uit een onderzoek naar de acceptatie van Spark bleek dat de gemeenschap met het grootste aantal bijdragers in vergelijking met elk ander open source-project dat wordt beheerd door Apache Foundation, de Apache Spark is.

Er is steeds meer behoefte aan Hadoop en Spark SQL, de twee big data-tools die gecombineerd moeten worden met het ondersteunen van de BI-workload. Van de totale Apache Spark-adoptiebedrijven gebruikt 68% Spark om de BI-werklast te ondersteunen. Er is een lucratieve kans voor big data-ontwikkelaars die bedreven zijn in Spark en Hadoop.

Apache Spark zal getuige zijn van een toenemende vraag naar Spark-ontwikkelaars.

Spark is het meest fantastische alternatief voor MapReduce (buiten of binnen het Hadoop-framework), en het heeft ook het potentieel om de Hadoop te overschaduwen, Spark's acceptatie door ondernemingen neemt snel toe. Ongetwijfeld vereist Apache Spark technische expertise in de objectgeoriënteerde concepten om te programmeren en uit te voeren. Het opent verschillende vacatures voor degenen die Apache Spark hebben beoefend en praktische training krijgen.

In de branche leidt het tekort aan geschoolde en geschoolde Apache Spark-personen tot een groot aantal openstaande vacatures en diverse contractmogelijkheden voor vooraanstaande dataprofessionals. Het suggereert sterk de noodzaak van de Vonk natuurlijk, wat garant staat voor uitstekende begeleiding en een kans om aan projecten op sectorniveau te werken.

Het leren van Apache Spark biedt veel kansen voor de persoon die in de voorhoede van big data-technologie wil werken. De Vonk natuurlijk is de manier om de vaardigheidskloof te overbruggen door een baan te vinden die gerelateerd is aan data of een baan te vinden als Spark Developer, aangezien het training en praktijkervaring zal bieden met de hulp van het werken aan verschillende projecten.

Leer Apache Spark om je portemonnee tevreden te houden.

Bedrijven staan ​​klaar om de rekruteringsregels om te buigen, flexibele werktijden te bieden en aantrekkelijke voordelen te bieden voor het vinden van een ervaren Apache Spark-ontwikkelaar. Het toont de vraag naar getrainde en gecertificeerde Spark-ontwikkelaars.

O'Reilly zei ook dat de data-engineer die ervaring heeft met Apache Spark het hoogste salaris verdient. De data-analist en data-ingenieurs met cruciale datavaardigheden zoals Hadoop verdienen ongeveer $ 1,20,000 per jaar, terwijl een gemiddelde IT-techneut ongeveer $ 89,500 per jaar verdient. Professionals met Apache Spark- en Storm-vaardigheden bereiken ongeveer $ 1,50,000 jaarsalaris, en het gemiddelde salaris van data-ingenieurs is ongeveer $ 98,000.

Mensen met een brandend verlangen om hun carrièrepad in Big Data te bepalen en een aanzienlijk bedrag te verdienen, moeten Apache Spark leren kennen, aangezien big data een veelbelovende en bloeiende toekomst heeft.

Over de auteur

blanco

Redactie

Reactie toevoegen

Klik hier om een ​​reactie te plaatsen