Educaţie

Motive pentru a învăța Apache Spark

necompletat

Spark este o schimbare evolutivă, deoarece companiile creează rapid o cantitate mare de date și, împreună cu aceasta, este necesar să se lucreze la analiza datelor și să se producă câteva informații utile pentru îmbunătățirea afacerii. Spark este o platformă care oferă o analiză rapidă a datelor și oferă, de asemenea, capabilități de lot și streaming, ceea ce face din Spark o alegere preferată.

Este timpul să obțineți Curs de scânteie și actualizați-vă abilitățile de date vitale, dar de ce?

În 2015, O'Reilly a realizat un sondaj care a dezvăluit că persoanele care folosesc Scala și Spark au corelat puternic cu modificarea salariului lor. Oamenii cu abilități Spark au adăugat 11,000 de dolari salariului lor mediu, în timp ce abilitățile Scala au avut un impact de 4,000 de dolari pe linia de jos. Folosind 10 dintre cele mai proeminente instrumente Hadoop, dezvoltatorii Spark câștigă cel mai mare salariu în rândul programatorilor.

Scânteia Apache Framework oferă calculatoare de memorie, oferind beneficii de performanță utilizatorilor și, prin urmare, dezvoltatorii folosesc date mari cu Apache Spark. Apache Spark oferă o platformă excelentă pentru procesarea datelor, deoarece este implementată în limbajul de programare Scala. Peste 200 de companii folosesc Spark la nivel mondial, cu peste 750 de colaboratori, ceea ce face din Spark cea mai semnificativă și cu cea mai rapidă creștere a comunității de date mari. Să analizăm direct motivele pentru a învăța Apache Spark.

Folosiți investițiile semnificative existente în date.

Companiile pot folosi Spark peste orice clustere Hadoop existente; prin urmare, Spark nu are limitări în ceea ce privește investițiile în noi clustere de calcul. Hadoop MapReduce poate rula pe HDFS și YARN și, prin urmare, Apache Spark poate rula pe acesta. Companiile sunt pe punctul de a angaja un număr mare de dezvoltatori spark, deoarece Spark este extrem de compatibil cu Hadoop și, de asemenea, companiile nu doresc să investească din nou în clusterele de calcul.

Aflați Apache Spark pentru a obține un acces sporit la big data.

Multe oportunități pentru explorarea Big Data vor fi deschise de Apache Spark, ceea ce va facilita companiilor să rezolve problemele legate de Big Data. Spark nu este doar o tehnologie fierbinte în rândul inginerilor de date, ci și mulți oameni de știință de date consideră să lucreze cu Spark. Pentru a crea un flux de lucru analitic, dezvoltatorii pot scrie cod folosind Python, R (SParkR), Java etc.

Spre deosebire de Hadoop MapReduce, Spark poate stoca datele rezidente în memorie, ceea ce ajută la accelerarea volumului de lucru al învățării automate. Prin urmare, oamenii de știință de date manifestă interes în colaborarea cu Apache Spark. Spark crește exponențial în ecosistemul de date mari.

IBM a anunțat, de asemenea, că va educa mai mult de un milion de ingineri de date și oameni de știință de date în Spark. Obținerea unui salariu mare în greutate este într-adevăr important, chiar dacă vă puteți atinge obiectivele salariale dacă sunteți un dezvoltator Spark instruit. Cu siguranță poți deveni unul cu ajutorul Curs de scânteie.

Treceți la ritm cu adoptarea în creștere a întreprinderii.

Monte Zweben, CEO al Splice Machine, a spus că „Spark va revigora Hadoop, nouă din zece proiecte de pe Hadoop vor fi proiecte legate de Spark. "

Companiile preferă adoptarea diferitelor tehnologii big data care completează și sunt adiacente Hadoop-Spark. Apache Spark nu mai este doar o componentă a ecosistemului Big Data, dar a devenit și cea mai preferată tehnologie big data pentru companiile din întreaga lume.

Matei Zaharia, inițiatorul Apache Spark, a spus că „Spark oferă o viteză de procesare a datelor crescută dramatic în comparație cu Hadoop și este acum cel mai mare proiect open source cu date mari.Matei 22:21

Un sondaj privind adoptarea Spark a arătat că comunitatea care are cel mai semnificativ număr de colaboratori în comparație cu orice alt proiect open source gestionat de Apache Foundation este Apache Spark.

Există o nevoie tot mai mare de Hadoop și Spark SQL, cele două instrumente de date mari care ar trebui să fie combinate cu suportarea volumului de lucru BI. Dintre totalul companiilor care adoptă Apache Spark, 68% dintre ele folosesc Spark pentru a oferi suport pentru volumul de lucru BI. Există o oportunitate profitabilă pentru dezvoltatorii de date mari care sunt calificați în Spark și Hadoop.

Apache Spark urmează să asiste la o cerere tot mai mare de dezvoltatori de scântei.

Spark este cea mai fantastică alternativă pentru MapReduce (în afara sau în cadrul Hadoop) și are, de asemenea, potențialul de a eclipsa Hadoop, adoptarea întreprinderii Spark crește rapid. Fără îndoială, Apache Spark necesită expertiză tehnică în concepte orientate pe obiecte pentru a programa și rula. Deschide diverse oportunități de locuri de muncă pentru cei care au practicat Apache Spark și primesc instruire practică.

În industrie, lipsa persoanelor calificate și instruite de la Apache Spark duce la un număr mare de locuri de muncă deschise și la diverse oportunități de contractare pentru profesioniști de renume în domeniul datelor. Acesta sugerează cu tărie nevoia de Curs de scânteie, care garantează îndrumări excelente și șansa de a lucra la proiecte la nivel de industrie.

Învățarea Apache Spark va deschide multe oportunități pentru persoana care dorește să lucreze în fruntea tehnologiei big data. Curs de scânteie este modalitatea de a elimina lipsa de calificări obținerea unui loc de muncă legat de date sau găsirea unei funcții de post de dezvoltator Spark, deoarece va oferi instruire și experiență practică cu ajutorul lucrării la mai multe proiecte.

Aflați Apache Spark pentru a vă bucura buzunarul.

Companiile sunt pregătite să aplice regulile de recrutare, să ofere timp de lucru flexibil și să ofere avantaje atractive pentru obținerea unui dezvoltator calificat Apache Spark. Arată cererea de dezvoltatori Spark instruiți și certificați.

O'Reilly a mai spus că inginerul de date care are experiență în Apache Spark câștigă cel mai mare salariu. Analistul de date și inginerii de date care dețin abilități critice de date precum Hadoop câștigă aproximativ 1,20,000 de dolari pe an, în timp ce o tehnologie IT medie câștigă în jur de 89,500 de dolari pe an. Profesioniștii cu abilități Apache Spark și Storm ating ating salariul anual de aproximativ 1,50,000 USD, iar salariul mediu al inginerilor de date este de aproximativ 98,000 USD.

Oamenii cu o dorință aprinsă de a-și stabili cariera în Big Data și de a câștiga o sumă semnificativă ar trebui să învețe Apache Spark, deoarece big data are un viitor promițător și înfloritor.

necompletat

Redacția

Adaugă comentariu

Faceți clic aici pentru a posta un comentariu