Образование

Причины изучить Apache Spark

пустой

Spark - это эволюционное изменение, поскольку компании быстро создают большие объемы данных, и наряду с этим необходимо поработать над анализом данных и получить некоторые полезные идеи для улучшения бизнеса. Spark - это платформа, которая обеспечивает быстрый анализ данных, а также предоставляет возможности пакетной обработки и потоковой передачи, что делает Spark предпочтительным выбором.

Пора получить Искровой курс и улучшить свои жизненно важные навыки работы с данными, но почему?

В 2015 году О'Рейли провел опрос, который показал, что количество людей, использующих Scala и Spark, сильно коррелирует с изменением их зарплаты. Люди с навыками Spark увеличили свою среднюю заработную плату на 11,000 4,000 долларов, в то время как навыки Scala повлияли на чистую прибыль на 10 XNUMX долларов. Используя XNUMX самых известных инструментов Hadoop, разработчики Spark получают самую высокую зарплату среди программистов.

Apache Spark framework обеспечивает вычисления с памятью, улучшая производительность для пользователей, и, следовательно, разработчики используют большие данные с помощью Apache Spark. Apache Spark предоставляет отличную платформу для обработки данных, поскольку реализован на языке программирования Scala. Более 200 компаний по всему миру используют Spark, и более 750 участников делают Spark самым значительным и быстрорастущим сообществом больших данных. Давайте рассмотрим причины, по которым стоит изучить Apache Spark.

Используйте существующие значительные вложения в данные.

Компании могут использовать Spark поверх любых существующих кластеров Hadoop; следовательно, Spark не имеет ограничений на инвестирование в новые вычислительные кластеры. Hadoop MapReduce может работать на HDFS и YARN, поэтому Apache Spark может работать на нем. Компании находятся на грани найма большого количества разработчиков Spark, поскольку Spark полностью совместим с Hadoop, а также компании не желают повторно инвестировать в вычислительные кластеры.

Изучите Apache Spark, чтобы получить расширенный доступ к большим данным.

Apache Spark откроет множество возможностей для исследования больших данных, что упростит компаниям решение проблем, связанных с большими данными. Spark - горячая технология не только среди инженеров по обработке данных, но и многие специалисты по данным рассматривают возможность работы со Spark. Для создания рабочего процесса аналитики разработчики могут писать код, используя Python, R (SParkR), Java и т. Д.

В отличие от Hadoop MapReduce, Spark может хранить данные в памяти, что помогает ускорить рабочую нагрузку машинного обучения. Следовательно, специалисты по обработке данных проявляют интерес к работе с Apache Spark. Spark растет экспоненциально в экосистеме больших данных.

IBM также объявила, что обучит Spark более миллиона инженеров и специалистов по обработке данных. Получение большой жирной зарплаты действительно важно, даже если вы можете достичь своих целей по зарплате, если вы обученный разработчик Spark. Вы, несомненно, можете стать одним из них с помощью Искровой курс.

Ускорьте рост корпоративного внедрения.

Монте Цвебен, генеральный директор Splice Machine, сказал, что «Spark обновит Hadoop, девять из каждых десяти проектов на Hadoop будут связаны со Spark".

Компании предпочитают использовать различные технологии больших данных, которые дополняют Hadoop-Spark и соседствуют с ним. Apache Spark больше не просто компонент экосистемы больших данных, он также стал наиболее предпочтительной технологией больших данных для компаний по всему миру.

Матей Захария, создатель Apache Spark, сказал, что «Spark обеспечивает значительно более высокую скорость обработки данных по сравнению с Hadoop и в настоящее время является крупнейшим проектом с открытым исходным кодом для больших данных.

Опрос внедрения Spark показал, что сообщество, которое имеет наибольшее количество участников по сравнению с любым другим проектом с открытым исходным кодом, управляемым Apache Foundation, - это Apache Spark.

Растет потребность в Hadoop и Spark SQL, двух инструментах для работы с большими данными, которые предполагается объединить с поддержкой рабочей нагрузки BI. Из общего числа компаний, принявших Apache Spark, 68% используют Spark для поддержки рабочих нагрузок бизнес-аналитики. Это выгодная возможность для разработчиков больших данных, которые имеют опыт работы со Spark и Hadoop.

Apache Spark станет свидетелем растущего спроса на разработчиков Spark.

Spark - самая фантастическая альтернатива MapReduce (вне или в рамках Hadoop), и у него также есть потенциал затмить Hadoop, внедрение Spark на предприятиях быстро растет. Несомненно, для программирования и работы Apache Spark требуется технический опыт в объектно-ориентированных концепциях. Это открывает различные возможности трудоустройства для тех, кто практиковал Apache Spark и проходит практическое обучение.

В отрасли нехватка квалифицированных и обученных специалистов по Apache Spark приводит к появлению большого количества открытых вакансий и различных возможностей заключения контрактов для выдающихся профессионалов в области данных. Это настоятельно указывает на необходимость Искровой курс, что гарантирует отличное руководство и возможность работать над отраслевыми проектами.

Изучение Apache Spark откроет множество возможностей для человека, который хочет работать в авангарде технологий больших данных. В Искровой курс - это способ восполнить пробел в навыках, получив работу, связанную с данными, или найти работу в качестве разработчика Spark, поскольку он обеспечит обучение и практический опыт с помощью работы над несколькими проектами.

Изучите Apache Spark, чтобы ваш карман был счастливым.

Компании готовы изменить правила приема на работу, предоставить гибкий график работы и предложить привлекательные преимущества для получения квалифицированного разработчика Apache Spark. Это показывает потребность в обученных и сертифицированных разработчиках Spark.

О'Рейли также сказал, что инженер по обработке данных, имеющий опыт работы с Apache Spark, получает самую высокую зарплату. Аналитик данных и инженеры по обработке данных, обладающие критически важными навыками работы с данными, такими как Hadoop, зарабатывают около 1,20,000 89,500 долларов в год, тогда как средний ИТ-специалист зарабатывает около 1,50,000 98,000 долларов в год. Профессионалы с навыками Apache Spark и Storm получают около XNUMX XNUMX долларов в год, а средняя зарплата инженеров по обработке данных составляет около XNUMX XNUMX долларов.

Людям, страстно желающим проложить свой карьерный путь в области больших данных и заработать значительную сумму, следует изучить Apache Spark, поскольку у больших данных многообещающее и процветающее будущее.

Об авторе

пустой

Сотрудники редакции

Добавить комментарий

Нажмите здесь, чтобы оставить комментарий