Utbildning

Anledningar till att lära sig Apache Spark

blank

Spark är en evolutionär förändring eftersom företagen snabbt skapar en stor mängd data, och tillsammans med detta är det nödvändigt att arbeta med analysen av data och producera användbara insikter för att förbättra verksamheten. Spark är en plattform som ger snabb dataanalys, och den ger också batch- och streamingfunktioner, vilket gör Spark till ett föredraget val.

Det är dags att få Gnistkurs och uppgradera dina viktiga datakunskaper, men varför?

Under 2015 genomförde O'Reilly en undersökning som avslöjade att människorna som använder Scala och Spark starkt korrelerade med förändringen i deras lön. Människor med gnistfärdigheter tillförde 11,000 4,000 dollar till sin medianlön, medan Scala-färdigheterna hade en effekt på 10 XNUMX dollar till botten. Med XNUMX av de mest framstående Hadoop-verktygen tjänar Spark-utvecklare den högsta lönen bland programmerarna.

Apache gnista ramverk ger minnesberäkning, vilket ger användarna prestandafördelar, och därmed utnyttjar utvecklare stora data med Apache Spark. Apache Spark är en utmärkt plattform för databehandling eftersom den implementeras på Scala-programmeringsspråket. Mer än 200 företag använder Spark över hela världen, med över 750 bidragsgivare som gör Spark till den mest betydelsefulla och snabbast växande stora datamängden. Låt oss titta direkt på skälen till att lära oss Apache Spark.

Använd befintliga betydande datainvesteringar.

Företagen kan använda Spark över alla befintliga Hadoop-kluster; därför har Spark inga begränsningar för att investera i nya beräkningskluster. Hadoop MapReduce kan köras på HDFS och YARN, och därför kan Apache Spark köras på den. Företag är på väg att anställa ett stort antal gnistutvecklare eftersom Spark är mycket kompatibelt med Hadoop och företagen inte vill investera i datakluster.

Lär dig Apache Spark för att få ökad tillgång till stora data.

Många möjligheter för Big Data Exploration kommer att öppnas upp av Apache Spark, vilket gör det lättare för företag att lösa problemen relaterade till big data. Spark är inte bara en het teknik bland dataingenjörer, men också många dataforskare överväger att arbeta med Spark. För att skapa ett analysflöde kan utvecklarna skriva kod med Python, R (SParkR), Java, etc.

Till skillnad från Hadoop MapReduce kan Spark lagra datainvånaren i minnet, vilket hjälper till att påskynda maskininlärningsarbetsbelastningen. Därför uppvisar dataforskarna intresse för att arbeta med Apache Spark. Spark växer exponentiellt i ekosystemet för stora data.

IBM tillkännagav också att de skulle utbilda mer än en miljon dataingenjörer och dataforskare om Spark. Att få en stor fet lön är verkligen viktigt, även om du kan uppnå dina lönemål om du är en utbildad Spark-utvecklare. Du kan säkert bli en med hjälp av Gnistkurs.

Snabba upp med växande företagande.

Monte Zweben, VD för Splice Machine, sa att ”Spark kommer att återuppliva Hadoop, nio av tio projekt på Hadoop kommer att vara Spark-relaterade projekt. "

Företag föredrar antagandet av olika stora datateknologier som kompletterar och ligger intill Hadoop-Spark. Apache Spark är inte längre bara en del av Big Data-ekosystemet, men det har också blivit den mest föredragna big data-tekniken för företag världen över.

Matei Zaharia, upphovsmannen till Apache Spark, sa att ”Spark ger dramatiskt ökad databehandlingshastighet jämfört med Hadoop och är nu det största open data-projektet för stora data."

En Spark-adopteringsundersökning avslöjade att det samhälle som har det mest betydande antalet bidragsgivare jämfört med något annat öppen källkodsprojekt som hanteras av Apache Foundation är Apache Spark.

Det finns ett ökande behov av Hadoop och Spark SQL, de två stora dataverktygen som ska kombineras med att stödja BI-arbetsbelastningen. Bland de totala Apache Spark adopterföretagen använder 68% av dem Spark för att ge stöd för BI-arbetsbelastning. Det finns en lukrativ möjlighet för big data-utvecklare som är skickliga inom Spark och Hadoop.

Apache Spark kommer att bevittna en ökande efterfrågan på Spark Developers.

Spark är det mest fantastiska alternativet för MapReduce (utanför eller inom Hadoop-ramverket), och det har också potential att förmörka Hadoop, Sparks företagstillämpning ökar snabbt. Utan tvekan vad kräver Apache Spark teknisk expertis i de objektorienterade koncepten för att programmera och köra. Det öppnar upp olika jobbmöjligheter för dem som har tränat Apache Spark och får praktisk träning.

I branschen leder bristen på skickliga och utbildade individer från Apache Spark till ett stort antal öppna jobb och olika upphandlingsmöjligheter för framstående datapersonal. Det antyder starkt behovet av Gnistkurs, vilket garanterar utmärkt vägledning och en chans att arbeta med industriprojekt.

Att lära sig Apache Spark öppnar många möjligheter för den som vill arbeta i framkant inom big data-teknik. De Gnistkurs är sättet att överbrygga skillnadsklyftan med att få ett jobb relaterat till data eller att hitta en jobb som Spark Developer eftersom det kommer att ge utbildning och praktisk erfarenhet med hjälp av att arbeta med flera projekt.

Lär dig Apache Spark för att hålla din ficka glad.

Företagen är redo att böja rekryteringsreglerna, tillhandahålla flexibel arbetstid och erbjuda attraktiva fördelar för att få en skicklig Apache Spark-utvecklare. Det visar efterfrågan på utbildade och certifierade Spark-utvecklare.

O'Reilly sa också att dataingenjören som har erfarenhet av Apache Spark tjänar den högsta lönen. Dataanalytiker och dataingenjörer som har kritiska datafärdigheter som Hadoop tjänar cirka 1,20,000 89,500 dollar per år, medan en genomsnittlig IT-teknik tjänar cirka 1,50,000 98,000 dollar per år. Professionella med Apache Spark och Storm-kunskaper berör cirka XNUMX XNUMX XNUMX $ årslön och den genomsnittliga lönen för dataingenjörer är cirka XNUMX XNUMX $.

Människor med en brinnande önskan att lägga sin karriärväg i Big Data och tjäna ett betydande belopp bör lära sig Apache Spark eftersom big data har en lovande och blomstrande framtid.

Om författaren

blank

Redaktion

Lägg till kommentar

Klicka här för att skriva en kommentar