Den eksplosive økningen i data og høyt kommunikasjonsteknologi banet vei for nye teknologier. Disse teknologiene er fokusert til å bruke de akkumulerte data til fordel for næringer og bedrifter sektorer. Men nye verktøy er nødvendig for å håndtere og effektivisere disse opplysninger innhentet gjennom ulike maskiner på tvers av ulike kilder. En robust rammeverk er nødvendig for å håndtere alle de statistiske rapporter og innsamling av informasjon effektivt. Fra enkle til komplekse system, teknikkene som brukes i bifurkasjon og verifikasjon av forskjellig avhengig av type analyse du kommer til å kreve.

The Apache Spark Online Training konsentrerer seg om å bruke de verktøy som lar deg kjøre gruppeoppgaver, interaktive data helsen, og for å behandle innkommende informasjon ved kilden. Den nødvendige infrastrukturen for Apache gnist inkluderer regelmessig Hadoop arkitektur med en HDFS klynge plattform. Lær hvordan du kan kjøre systemet uten å forstyrre hva du allerede kjører. Du kan bruke Apache Spark Scala uten å endre allerede eksisterende database eller sette opp. Selv om det ligner på Hadoop, kan det fungere raskere enn Hadoop på grunn av sin evne til robust caching av data i RAM. Apache Spark Scala Trening lærer deg lure av de som bruker alle de viktige verktøy effektivt, slik at du kan utføre hele oppgavene feilfritt raskere og bedre.

Lær forskjellen i problemløsning evne Hadoop og Spark med respekt den enorme data der Hadoop teknikker administrere grupper jobber, mens tenn forvalter interaktiv spørring. Evnen til å utføre masse funksjoner oppnås gjennom systemet kjent som Resilient distribuert database med høyere hastighet. Det tar bare brøkdeler av et sekund å utføre interaktive spørringer. Klynge lagrer all informasjon lagres og hentes fra ulike kilder som krever spørringer.

Fremfor alt, skjønnheten av systemet ligger i dens evne til å innta dataene, sortere ut dataene, kombinere de innsamlede dataene på tvers av kilder. Systemet kan sortere ut alle de innsamlede dataene og bringer den ned i den minste sett av nødvendige data du trenger ved å lagre dataene i RDD (Resilient distribuert database), slik at du kan bruke den minste satt til å ha tydelig informasjon når du vil bruker det for analyseformål. Midlene du har en klar, robust metode for å få de nødvendige analyserte data i løpet av få sekunder, når du vil dataene i sanntid. Med hjelp av Apache Spark Scala system, er det mulig å behandle høyt volum av innkommende informasjon i sanntid, slik at du kan gi egnede løsninger for problemene raskere enn noensinne. Studentene blir veiledet til å bruke den samme prosessen som for eksempel ved hjelp av datastrukturer, samme algoritmer, og RDDs. Etter å ha kjørt system for foredling av de lagrede dataene, kan du enkelt bytte over til ferske data som kommer fra ulike kilder, som, og når den kommer. Deretter kan du begynne å spørre med ved å kombinere både informasjon effektivt å produsere relevante resultater.