کاربرد در فرایندهای سازمانی.
- فرایند
- اداری
- پایش
Apache Spark
APACHE SPARKاسپارک موتور تحلیل کلان‌دادهٔ حافظه‌محور است؛ تا صد برابر سریع‌تر از MapReduce، با API پایتون، اسکالا و SQL. استاندارد تحلیل داده‌های بزرگ.
معرفی Apache Spark
اسپارک موتور تحلیل کلان‌دادهٔ حافظه‌محور است؛ تا صد برابر سریع‌تر از MapReduce، با API پایتون، اسکالا و SQL. استاندارد تحلیل داده‌های بزرگ.
مهندس و تحلیلگر دادهٔ کلان، بدون Spark تقریباً ممکن نیست.
برای انتخاب درست، تناسب آن با نقش شغلی و محیط کارتان را بسنجید و از تمرین پروژه‌محور شروع کنید.
شناسنامهٔ Apache Spark
- سازنده
- Apache Foundation
- دسته
- تحلیل کلان‌داده
- انتشار اولیه
- 2014
- آخرین نسخه
- 4.x
- سیستم‌عامل
- Cross-platform
- صفحهٔ رسمی
- spark.apache.org
فرمت‌ها و قالب‌ها
PySparkSQLStreamingMLlib
قابلیت‌های اصلی Apache Spark
حافظه‌محور
تا صد برابر سریع‌تر.
تحلیل سریعSQL و DataFrame
پایتون، اسکالا و R.
دسترسی آسانپردازش جریانی
پردازش بلادرنگ داده.
دادهٔ جریانیMLlib
یادگیری ماشین توزیع‌شده.
مدل مقیاس بزرگاستاندارد کلان‌داده
جانشین MapReduce.
مهارت پرتقاضامهارت مشترک بازار
تحلیلگر و مهندس داده.
فرصت شغلیمشاغلی که با Apache Spark کار می‌کنند
این فهرست از راهنمای مشاغل نماتک میآید؛ مشاغلی که در کار روزمره با Apache Spark سر و کار دارند. روی هر عنوان بزنید تا صفحهٔ کامل شغل را ببینید.
مهندس یادگیری ماشینMachine Learning Engineerبرنامه‌نویسProgrammerبرنامه‌نویس وبWeb ProgrammerپرستارNurseپژوهشگر علوم کامپیوترResearch Computer Scientistپژوهشگر محاسبات علمیScientific Computing Researcherتحلیلگر امنیت اطلاعاتInformation Security Analystتحلیلگر سیستم نرم‌افزاریSoftware Analystتحلیلگر کسب‌وکارBusiness Analystتوسعه‌دهنده نرم‌افزارSoftware Developerدانشمند دادهData Scientistطراح رابط کاربریInterface Designer
کاربردهای Apache Spark
کاربردهای صنعتی و فنی.
- صنعت
- فنی
- بهینه‌سازی
آموزش و پروژه‌های دانشگاهی.
- دانشگاه
- تمرین
- پروژه
گزارش‌گیری و تحلیل.
- گزارش
- تحلیل
- تصمیم
روند کار با Apache Spark
۱. آشنایی
مفاهیم و محیط.
شروع۲. تمرین
کار روی مثال واقعی.
مهارت پایه۳. گردش کار
کار کامل سرتاسری.
تسلط۴. کیفیت
بهبود خروجی.
حرفه‌ای۵. تخصص
نقش شغلی مشخص.
بازار کارآیا Apache Spark برای شما مناسب است؟
انتخاب قابل بررسی است اگر…
- «Apache Spark» در دستهٔ «تحلیل کلان‌داده» از پرکاربردترین گزینه‌هاست.
- می‌خواهید مهارت کاربردی بسازید.
- فرصت تمرین عملی دارید.
بیشتر بررسی کنید اگر…
- حوزهٔ شما ابزار استاندارد دیگری دارد.
- به ابزار ساده‌تر بسنده می‌کنید.
- نیاز به مهارت فنی عمیق در رشتهٔ دیگری دارید.
معیار انتخاب
| معیار | این ابزار | هم‌خانواده‌ها |
|---|---|---|
| سازنده | Apache Foundation | — |
| انتشار اولیه | 2014 | — |
| آخرین نسخه | 4.x | — |
| قالب‌ها | PySpark، SQL، Streaming | — |
| بازار | وابسته به صنعت | متفاوت |
| معیار | محیط کار تعیین می‌کند | — |
محصول، فایل، نیازمندی و دانلود
مسیر غیررسمی — سایت‌های داخلی
برای این نرم‌افزار صفحهٔ دانلود داخلی معتبری پیدا نشد؛ مسیر رسمی — نسخهٔ آزمایشی یا آموزشی — را ببینید.
مسیر یادگیری Apache Spark
مسیر پیشنهادی — پنج قدم با خروجی مشخص
۰۱آشناییشروع
۰۲تمرینمهارت
۰۳گردش کاملتسلط
۰۴کیفیتحرفه‌ای
۰۵تخصصبازار
منابع نماتک — دوره‌های Apache Spark
برای این نرم‌افزار هنوز دورهٔ اختصاصی در نماتک ثبت نشده است؛ آموزش‌های مرتبط را در فروشگاه ببینید.
پرسش‌های متداول دربارهٔ Apache Spark
«Apache Spark» در چه شغلهایی به کار میآید؟
در دیتابیس مشاغل نماتک، دهها شغل به آن اشاره کردهاند؛ صفحهٔ مشاغل همین سایت، لینک نقشهای مرتبط را دارد.
چه پیشنیازی دارد؟
آشنایی پایه با کامپیوتر و حوزهٔ کاری؛ مهارتهای فنی مکمل، بسته به نقش، در منابع رسمی آموزش داده میشود.
یادگیری چقدر طول می‌کشد؟
مبانی چند هفته؛ برای سطح کاری، چند ماه تمرین منظم لازم است.
مدرک لازم است؟
مدرک امتیاز است؛ تجربهٔ عملی و نمونهکار تعیینکنندهتر است.
از کجا شروع کنم؟
از منابع رسمی همین صفحه و یک پروژهٔ کوچک واقعی؛ تمرین، سریعترین مسیر یادگیری است.
آخرین نسخه و قالبهای «Apache Spark» چیست؟
آخرین نسخه 4.x؛ شروع انتشار 2014؛ قالبهای کلیدی PySpark، SQL، Streaming، MLlib؛ جزئیات در جدول هویت همین صفحه آمده است.