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Los 9 principales beneficios de aprender Apache Spark y Scala

¿De qué se tratan Apache Spark y Scala?

Big Data y Analytics están transformando la forma en que las empresas toman decisiones informadas orientadas al mercado, elaboran estrategias para dirigirse a segmentos de clientes que son óptimamente prometedores y permanecen protegidos de las peculiaridades del mercado y las volatilidades económicas. Estas capacidades se ven afectadas por la extracción de información que está bloqueada en grandes volúmenes de datos generados en línea o de otras fuentes conectadas.
Big Data se puede procesar de manera confiable con la interfaz Apache Spark. Además de facilitar una programación perfecta para los clústeres de datos, Spark también ofrece la tolerancia adecuada para fallas y paralelismo de datos. Esto implica que esta plataforma de código abierto puede procesar rápidamente grandes conjuntos de datos. Apache Spark tiene una ventaja sobre Hadoop en términos de capacidades mejores y sofisticadas en el manejo, almacenamiento, evaluación y recuperación de datos. Spark framework viene integrado con módulos para ML (Machine Learning), transmisión de datos en tiempo real, datos textuales y por lotes, gráficos, etc., lo que lo hace ideal para diferentes verticales de la industria.
Scala o Scalable Language es un lenguaje orientado a objetos de propósito general con el que Spark está escrito para admitir la computación en clúster. Scala ofrece soporte con inmutabilidad, interferencia de tipos, evaluación diferida, coincidencia de patrones y otras características. Scala también ofrece características ausentes en Java, como sobrecarga de operadores, parámetros con nombre, sin excepciones marcadas, etc.

¿Por qué debería aprender a utilizar Apache Spark y Scala?

¿Por qué debería aprender Apache Spark y Scala?
La ciencia de datos ofrece un alcance incomparable si desea escalar nuevas alturas en su carrera. Además, como parte de una organización, si está elaborando una estrategia para arrinconar su nicho de mercado, necesita obtener conocimientos específicos sobre cómo está cambiando el mercado. Con la capacitación de Apache Spark y Scala, puede llegar a ser competente en el análisis de patrones y hacer suposiciones concluyentes basadas en hechos.
Existen muchos incentivos para aprender esta combinación de marco e idioma como aspirante o exponer a los empleados elegidos de su organización a esto.

1) Ideal para implementar IoT

Si su empresa se centra en la Internet de las cosas, Spark puede impulsarla a través de su capacidad para manejar muchas tareas de análisis al mismo tiempo. Esto se logra mediante bibliotecas bien desarrolladas para ML, algoritmos avanzados para analizar gráficos y procesamiento de datos en memoria con baja latencia.

2) Ayuda a optimizar la toma de decisiones comerciales

Spark puede analizar los datos de baja latencia transmitidos por los sensores de IoT como flujos continuos. Se pueden crear paneles que capturan y muestran datos en tiempo real para explorar vías de mejora.

3) Se pueden crear flujos de trabajo complejos con facilidad

Spark tiene bibliotecas dedicadas de alto nivel para analizar gráficos, crear consultas en SQL, ML y transmisión de datos. Como tal, puede crear flujos de trabajo analíticos de big data complejos con facilidad mediante una codificación mínima.

4) Las soluciones de creación de prototipos se vuelven más fáciles

Como científico de datos, puede utilizar la facilidad de programación de Scala y el marco de Spark para crear prototipos de soluciones que ofrezcan información esclarecedora sobre el modelo analítico.

5) Ayuda en el procesamiento descentralizado de datos

En la próxima década, la computación en la niebla ganaría fuerza y ​​complementará IoT para facilitar el procesamiento descentralizado de datos. Al aprender Spark, puede estar preparado para las próximas tecnologías en las que será necesario analizar grandes volúmenes de datos distribuidos. También puede diseñar aplicaciones elegantes impulsadas por IoT para optimizar las funciones comerciales.

6) Compatibilidad con Hadoop

Spark puede funcionar sobre HDFS (Hadoop Distributed File System) y puede complementar Hadoop. Su organización no necesita gastar más en configurar la infraestructura de Spark si el clúster de Hadoop está presente. De manera rentable, Spark se puede implementar en los datos y el clúster de Hadoop.

7) Marco versátil

Spark es compatible con múltiples lenguajes de programación como R, Java, Python, etc. Esto implica que Spark se puede usar para construir aplicaciones ágiles fácilmente con una codificación mínima. La comunidad en línea de Spark y Scala es muy vibrante con numerosos programadores que contribuyen a ella. Puede obtener todos los recursos necesarios de la comunidad para impulsar sus planes.

8) Más rápido que Hadoop

Si su organización busca mejorar las velocidades de procesamiento de datos para tomar decisiones más rápidas, Spark definitivamente puede ofrecer una ventaja. Los datos se procesan en Spark de manera cíclica y el motor de ejecución comparte los datos en la memoria. La compatibilidad con el mecanismo de gráfico acíclico dirigido (DAG) permite que el motor Spark procese trabajos simultáneos con los mismos conjuntos de datos. El motor Spark procesa los datos 100 veces más rápido en comparación con Hadoop MapReduce.

9) Potenciador de la competencia

Si aprende Spark y Scala, puede dominar el poder de las diferentes estructuras de datos, ya que Spark es capaz de acceder a Tachyon, Hive, HBase, Hadoop, Cassandra y otros. Spark se puede implementar en YARN u otro marco distribuido, así como en un servidor independiente.

Aprenda Apache Spark y Scala para ampliar su horizonte de rendimiento

Completar un curso de Apache Spark y Scala de un centro de aprendizaje de renombre lo haría competente para aprovechar Spark a través de sesiones de práctica y ejercicios de la vida real. Una vez que sea capaz de utilizar este marco de análisis de vanguardia, asegurar oportunidades profesionales lucrativas no será un desafío. Además, si pertenece a una organización, obtener conocimientos reales y prácticos para la toma de decisiones sería muy sencillo.

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