Educação

Razões para aprender o Apache Spark

em branco

O Spark é uma mudança evolutiva, pois as empresas estão criando uma grande quantidade de dados rapidamente e, junto com isso, é necessário trabalhar na análise dos dados e produzir alguns insights úteis para a melhoria do negócio. Spark é uma plataforma que fornece análise de dados rápida e também fornece recursos de lote e streaming, o que torna o Spark a escolha preferida.

É hora de obter o Curso Spark e atualize suas habilidades vitais de dados, mas por quê?

Em 2015, O'Reilly conduziu uma pesquisa que revelou que as pessoas que usam Scala e Spark estão fortemente correlacionadas com a mudança em seus salários. Pessoas com habilidades Spark adicionaram $ 11,000 ao seu salário médio, enquanto as habilidades Scala tiveram um impacto de $ 4,000 nos resultados financeiros. Usando 10 das ferramentas Hadoop mais proeminentes, os desenvolvedores do Spark ganham o maior salário entre os programadores.

Faísca apache framework fornece computação de memória, renderizando benefícios de desempenho para os usuários e, portanto, os desenvolvedores estão aproveitando big data com o Apache Spark. O Apache Spark fornece uma excelente plataforma para processamento de dados, pois é implementado na linguagem de programação Scala. Mais de 200 empresas estão usando o Spark em todo o mundo, com mais de 750 colaboradores tornando o Spark a comunidade de big data mais significativa e de crescimento mais rápido. Vamos examinar diretamente as razões para aprender o Apache Spark.

Faça uso de investimentos de dados significativos existentes.

As empresas podem usar o Spark em qualquer cluster Hadoop existente; portanto, o Spark não tem limitações para investir em novos clusters de computação. O Hadoop MapReduce pode ser executado no HDFS e no YARN e, portanto, o Apache Spark pode ser executado nele. As empresas estão prestes a contratar um grande número de desenvolvedores de faíscas, já que o Spark é altamente compatível com o Hadoop e, também, as empresas não desejam reinvestir em clusters de computação.

Aprenda Apache Spark para obter maior acesso a big data.

Muitas oportunidades de exploração de Big Data serão abertas pelo Apache Spark, tornando mais fácil para as empresas resolverem os problemas relacionados a Big Data. O Spark não é apenas uma tecnologia importante entre os engenheiros de dados, mas também muitos cientistas de dados consideram trabalhar com o Spark. Para criar um fluxo de trabalho analítico, os desenvolvedores podem escrever código usando Python, R (SParkR), Java, etc.

Ao contrário do Hadoop MapReduce, o Spark pode armazenar os dados residentes na memória, o que ajuda a acelerar a carga de trabalho do aprendizado de máquina. Portanto, os cientistas de dados estão demonstrando interesse em trabalhar com o Apache Spark. O Spark está crescendo exponencialmente no ecossistema de big data.

A IBM também anunciou que iria educar mais de um milhão de engenheiros e cientistas de dados no Spark. Ganhar um grande salário é realmente importante, mesmo se você puder atingir suas metas salariais se for um desenvolvedor treinado do Spark. Você certamente pode se tornar um com a ajuda do Curso Spark.

Acelere com a adoção crescente da empresa.

Monte Zweben, o CEO da Splice Machine, disse que “O Spark irá revigorar o Hadoop, nove em cada dez projetos no Hadoop serão projetos relacionados ao Spark. "

As empresas estão preferindo a adoção de várias tecnologias de big data que complementam e são adjacentes ao Hadoop-Spark. O Apache Spark não é mais apenas um componente do ecossistema de Big Data, mas também se tornou a tecnologia de big data preferida de empresas em todo o mundo.

Matei Zaharia, o criador do Apache Spark, disse que “O Spark fornece uma velocidade de processamento de dados drasticamente aumentada em comparação com o Hadoop e agora é o maior projeto de código aberto de big data."

Uma pesquisa de adoção do Spark revelou que a comunidade que tem o número mais significativo de colaboradores em comparação com qualquer outro projeto de código aberto gerenciado pela Apache Foundation é o Apache Spark.

Há uma necessidade cada vez maior de Hadoop e Spark SQL, as duas ferramentas de big data que devem ser combinadas com o suporte à carga de trabalho de BI. Entre o total de empresas que adotaram o Apache Spark, 68% delas usam o Spark para fornecer suporte para carga de trabalho de BI. Há uma oportunidade lucrativa para desenvolvedores de big data qualificados em Spark e Hadoop.

O Apache Spark foi criado para testemunhar uma demanda crescente por desenvolvedores do Spark.

Spark é a alternativa mais fantástica para MapReduce (fora ou dentro da estrutura do Hadoop) e também tem o potencial de eclipsar o Hadoop. A adoção corporativa do Spark está aumentando rapidamente. Sem dúvida, o Apache Spark requer conhecimento técnico nos conceitos orientados a objetos para programar e executar. Ele abre várias oportunidades de trabalho para aqueles que praticaram o Apache Spark e estão recebendo treinamento prático.

Na indústria, a escassez de indivíduos qualificados e treinados no Apache Spark está levando a um grande número de vagas abertas e várias oportunidades de contratação para profissionais de dados proeminentes. Sugere fortemente a necessidade de Curso Spark, o que garante excelente orientação e a chance de trabalhar em projetos de nível industrial.

Aprender o Apache Spark abrirá muitas oportunidades para quem deseja trabalhar na vanguarda da tecnologia de big data. o Curso Spark é a maneira de preencher a lacuna de habilidades para conseguir um emprego relacionado a dados ou encontrar um emprego como Desenvolvedor Spark, já que fornecerá treinamento e experiência prática com a ajuda de trabalhar em vários projetos.

Aprenda Apache Spark para manter seu bolso feliz.

As empresas estão prontas para dobrar as regras de recrutamento, fornecer horário de trabalho flexível e oferecer benefícios atraentes para obter um desenvolvedor Apache Spark qualificado. Mostra a demanda por desenvolvedores Spark treinados e certificados.

O'Reilly também disse que o engenheiro de dados com experiência no Apache Spark ganha o salário mais alto. O analista de dados e os engenheiros de dados com habilidades críticas de dados como Hadoop ganham cerca de US $ 1,20,000 por ano, enquanto uma tecnologia de TI média ganha cerca de US $ 89,500 por ano. Profissionais com habilidades em Apache Spark e Storm estão atingindo cerca de US $ 1,50,000 de salário anual, e o salário médio dos engenheiros de dados é de aproximadamente US $ 98,000.

Pessoas com um desejo ardente de estabelecer sua carreira em Big Data e ganhar uma quantia significativa devem aprender o Apache Spark, pois o Big Data tem um futuro promissor e próspero.

Sobre o autor

em branco

Equipe editorial

Adicionar comentário

Clique aqui para publicar um comentário