अपाचे स्पार्क और स्काला के साथ बिग डाटा प्रोसेसिंग

ec2 linux उदाहरण के लिए फ़ाइलें स्थानांतरण

IST: 7:00 AM - 08:00 AM, 17 अक्टूबर को 14

PDT: 6:30 PM - 7:30 PM, 16 अक्टूबर '14

सीमित सीटें !! दाईं ओर दिए गए फॉर्म को भरें और आज ही अपना स्लॉट बुक करें।

हाय सब, हम 18 अक्टूबर -14 को Apache Spark और Scala पर एक मुफ्त वेबिनार का आयोजन कर रहे हैं। वेबिनार का शीर्षक है अपाचे स्पार्क और स्काला के साथ 'बिग डेटा प्रोसेसिंग' । इस वेबिनार में, अपाचे स्पार्क और स्काला के बारे में आवश्यक विषयों पर चर्चा की जाएगी। सत्र के दौरान किसी भी प्रश्न या संदेह को स्पष्ट किया जा सकता है।

कवर किए जाने वाले विषय:

• बिग डेटा क्या है?
• स्पार्क क्या है?
• स्पार्क क्यों?
• स्पार्क इकोसिस्टम
• स्काला के बारे में एक नोट
• स्काला क्यों?
• हैलो स्पार्क - हाथों पर

स्पार्क क्यों?

अपाचे स्पार्क Hadoop समुदाय समूहों के लिए एक खुला स्रोत क्लस्टर कंप्यूटिंग ढांचा है। यह अपनी पहुंच से बाहर गति, उपयोग में आसानी और परिष्कृत विश्लेषिकी के साथ बड़े पैमाने पर डेटा के लिए सबसे अच्छा डेटा एनालिटिक्स और प्रोसेसिंग इंजनों में से एक होने के योग्य है। निम्नलिखित फायदे और विशेषताएं हैं जो अपाचे स्पार्क को परिचालन के साथ-साथ खोजी विश्लेषिकी के लिए एक क्रॉसओवर हिट बनाते हैं:

• स्पार्क से अधिक विकसित कार्यक्रम हडोप मैपरेड्यूस में विकसित लोगों की तुलना में 100 गुना तेज गति से चलते हैं।
• स्पार्क 80 उच्च-स्तरीय ऑपरेटरों को संकलित करता है।
• स्पार्क स्ट्रीमिंग वास्तविक समय डाटा प्रोसेसिंग में सक्षम बनाता है।
• ग्राफएक्स आलेखीय संगणनाओं के लिए एक पुस्तकालय है।
• MLib स्पार्क के लिए मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है।
• मुख्य रूप से स्काला में लिखा गया है, स्पार्क को किसी भी जेवीएम-आधारित परिचालन प्रणाली में एम्बेड किया जा सकता है, साथ ही इसका उपयोग आरईपीएल (पढ़ें, मूल्यांकन, प्रक्रिया और लोड) तरीके से भी किया जा सकता है।
• इसमें शक्तिशाली कैशिंग और डिस्क दृढ़ता क्षमता है।
• स्पार्क SQL इसे SQL प्रश्नों को कुशलतापूर्वक संभालने की अनुमति देता है
• Apache Spark को Apache Mesos, HDFS में यार्न, HBase, Cassandra, या Spark Cluster Manager (स्पार्क के अपने क्लस्टर मैनेजर) के माध्यम से तैनात किया जा सकता है।
• स्पार्क स्काला की कार्यात्मक शैली और संग्रह एपीआई का अनुकरण करता है, जो स्काला और जावा डेवलपर्स के लिए एक बहुत अच्छा लाभ है।

अपाचे स्पार्क की आवश्यकता:

स्पार्क उद्योग को गति, लचीलेपन, गुणवत्ता डेटा विश्लेषण, लागत-प्रभावशीलता, आदि की विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए भारी लाभ प्रदान कर रहा है, जो दिन की जरूरत हैं। यह बढ़ती उद्योग की मांग को पूरा करते हुए आईटी उद्योग के लिए उच्च अंत, वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स समाधान प्रदान करता है। रियल-टाइम एनालिटिक्स ढेर करने के लिए व्यावसायिक क्षमताओं का लाभ उठाता है। Hadoop के साथ इसकी संगतता कंपनियों के लिए इसे जल्दी से अपनाना बहुत आसान बनाती है। स्पार्क-सीखा विशेषज्ञों और डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है, क्योंकि यह एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, जिसे तेजी से अपनाया जा रहा है।