하둡 스파크 예제

Spark의 MLlib는 빅 데이터 처리에 있어 편리한 기계 학습 구성 요소입니다. 그것은 여러 도구를 사용 하 여 필요성을 근절, 처리에 대 한 하나 와 기계 학습에 대 한 하나. Spark는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자에게 빠르고 사용하기 쉬운 강력하고 통합된 엔진을 제공합니다. 요약하자면, Spark는 정형 및 비정형 모두 대량의 실시간 또는 아카이브 된 데이터를 처리하는 도전적이고 계산 집약적인 작업을 단순화하고 기계 학습 및 및 과 같은 관련 복잡한 기능을 원활하게 통합하는 데 도움이됩니다. 그래프 알고리즘. 스파크는 빅 데이터 처리를 대중에게 제공합니다. 확인해 주세요! 아파치 스파크는 빠른 계산을 위해 설계된 번개 빠른 클러스터 컴퓨팅 프레임 워크입니다. 그것은 아파치 소프트웨어 재단에서 가장 성공적인 프로젝트 중 하나입니다. 빅 데이터 에코시스템의 실시간 처리 프레임워크가 등장하면서 기업들은 Apache Spark를 솔루션에 엄격하게 사용하고 있으며, 따라서 아파치 스파크 교육을 통해 전문가의 수요가 증가하고 있습니다. 스파크 SQL은 Spark의 기능적 프로그래밍 API와 관계형 처리를 통합하는 Spark의 새로운 모듈입니다. SQL을 통해 또는 Hive 쿼리 언어를 통해 데이터 쿼리를 지원합니다. 같은 hadoop Map을 살펴 보자아파치 스파크에서 단어 수의 예를 줄입니다 – 우리는 우리의 요구 사항에 대한 완벽한 도구입니다 아파치 스파크를 사용합니다.

이 도구는 매우 다재다능하고 다양한 사용법으로 인해 학습하는 데 유용합니다. 클러스터 없이 로컬에서 Spark를 실행하기 시작한 다음 요구 사항이 증가함에 따라 분산 배포로 업그레이드하는 것이 쉽습니다. Spark는 병렬로 작동할 수 있는 불변의 내결함성 분산 개체 컬렉션인 RDD(복원력 분산 데이터 집합)의 개념을 소개합니다. RDD는 모든 유형의 개체를 포함할 수 있으며 외부 데이터 집합을 로드하거나 드라이버 프로그램에서 컬렉션을 배포하여 만들어집니다. 스파크 코어는 대규모 병렬 및 분산 데이터 처리를 위한 기본 엔진입니다. 핵심은 분산 실행 엔진이며 Java, Scala 및 Python API는 분산 ETL 응용 프로그램 개발을 위한 플랫폼을 제공합니다. 또한 코어 위에 빌드된 추가 라이브러리를 사용하면 스트리밍, SQL 및 기계 학습을 위한 다양한 워크로드를 사용할 수 있습니다. 기계 학습: 데이터 볼륨이 증가함에 따라 기계 학습 접근 방식이 더욱 실현 가능해지고 점점 더 정확해집니다. 새 데이터와 알려지지 않은 데이터에 동일한 솔루션을 적용하기 전에 잘 이해된 데이터 세트 내에서 트리거를 식별하고 조치를 취하지 도록 소프트웨어를 학습할 수 있습니다. Spark는 메모리에 데이터를 저장하고 반복되는 쿼리를 빠르게 실행할 수 있으므로 기계 학습 알고리즘을 학습하는 데 적합합니다. 광범위하게 유사한 쿼리를 대규모로 반복해서 실행하면 가장 효율적인 알고리즘을 찾기 위해 가능한 솔루션 집합을 통과하는 데 필요한 시간이 크게 줄어듭니다.