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 فناوریهای مرتبط
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.
۱۲ شغل مرتبط · صفحهٔ ۱ از ۲
مهندس یادگیری ماشینMachine Learning Engineerبرنامه‌نویسProgrammerبرنامه‌نویس وبWeb ProgrammerپرستارNurseپژوهشگر علوم کامپیوترResearch Computer Scientistپژوهشگر محاسبات علمیScientific Computing Researcherتحلیلگر امنیت اطلاعاتInformation Security Analystتحلیلگر سیستم نرم‌افزاریSoftware Analystتحلیلگر کسب‌وکارBusiness Analyst
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 | این ابزار | هم‌خانواده‌ها |
|---|---|---|
| بازار | وابسته به صنعت | متفاوت |
فقط معیارهایی نمایش داده شده‌اند که اطلاعات همهٔ گزینه‌ها برای آن‌ها موجود است.
دریافت، منابع و نیازمندی‌ها
وبسایت و منابع محصول
صفحهٔ رسمیspark.apache.orgمسیر غیررسمی — سایت‌های داخلی
برای این نرم‌افزار صفحهٔ دانلود داخلی معتبری پیدا نشد؛ مسیر رسمی — نسخهٔ آزمایشی یا آموزشی — را ببینید.
نیازمندی‌ها و شرایط استفاده
نیازمندی‌های سخت‌افزاری و مجوز این محصول هنوز بررسی نشده‌اند؛ پیش از نصب یا خرید، شرایط نسخهٔ موردنظر را از وبسایت محصول بخوانید.
یادگیری
مسیر پیشنهادی با خروجی مشخص
۰۱آشناییشروع
۰۲تمرینمهارت
۰۳گردش کاملتسلط
۰۴کیفیتحرفه‌ای
۰۵تخصصبازار
مستندات و آموزش محصول
جستجو و منابع عمومی
این لینک‌ها شامل جستجو، دانشنامه و جامعهٔ کاربران هستند.
ویکی‌پدیای انگلیسیen.wikipedia.orgجست‌وجوی وبgoogle.com/searchجست‌وجوی آموزشgoogle.comپرسش و پاسخstackoverflow.comپرسش‌های متداول دربارهٔ Apache Spark
«Apache Spark» در چه شغلهایی به کار میآید؟
مشاغل مرتبطِ ثبتشده در راهنمای نماتک، در بخش مشاغل همین صفحه نمایش داده میشوند.
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.
قالبها و فناوریهای مرتبط با این محصول چیست؟
موارد مرتبط در بخش شناسنامه آمدهاند. انتشار اولیه با نسخهٔ فعلی متفاوت است؛ نسخهٔ موردنظر را در وبسایت محصول بررسی کنید.