Apache Spark è un framework open-source progettato per l’elaborazione distribuita e il calcolo ad alte prestazioni su grandi set di dati. È stato sviluppato principalmente per fornire una piattaforma unificata per l’elaborazione di dati in memoria distribuita in cluster di computer.
Le caratteristiche principali del framework includono:
- Velocità
- Elasticità
- Semplicità d’uso
- Supporto per diversi tipi di carichi di lavoro
- Librerie integrate
Gli studenti impareranno le nozioni di base di Spark, comprese le sue caratteristiche principali, l’architettura e i concetti fondamentali. Verranno introdotti alla programmazione in Spark utilizzando linguaggi come Scala o Python e impareranno a sfruttare le funzionalità di Spark per l’elaborazione parallela e distribuita di grandi volumi di dati.
A chi è rivolto il corso
Il corso si rivolge a personale con competenze di programmazione ed esperienza nello sviluppo software con l’utilizzo di Python oppure Scala. Viene consigliata la conoscenza di SQL e Data Streaming.
Materiali utili per lo studio del framework Apache Spark
ApacheSpark JIRA: Il sistema di tracciamento dei problemi è gestito tramite JIRA. Puoi visualizzare e segnalare bug, problemi e richieste di nuove funzionalità.
Caratteristiche fondamentali del Framework Apache Spark
Le caratteristiche principali del framework includono:
- Velocità
- Elasticità
- Semplicità d’uso
- Supporto per diversi tipi di carichi di lavoro
- Librerie integrate
- Velocità: il framework è progettato per offrire un’elaborazione veloce dei dati, grazie alla sua capacità di elaborare i dati in memoria, riducendo così la necessità di leggere e scrivere ripetutamente su disco.
- Elasticità: È altamente scalabile e può essere distribuito su un cluster di macchine, consentendo di gestire grandi quantità di dati in parallelo.
- Semplicità d’uso: Fornisce un’API semplice da utilizzare in diversi linguaggi di programmazione, tra cui Scala, Java, Python e SQL, consentendo agli sviluppatori di scrivere applicazioni di analisi dati in modo efficiente.
- Supporto per diversi tipi di carichi di lavoro: il framework supporta una varietà di carichi di lavoro, tra cui elaborazione batch, analisi in tempo reale (streaming), elaborazione di query interattive e machine learning.
- Librerie integrate: Spark offre un ecosistema di librerie integrate per l’elaborazione di dati strutturati e non strutturati, machine learning, analisi grafica e altro ancora. Tra le librerie più popolari ci sono Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (Machine Learning Library) e GraphX per l’analisi dei grafi.
Il nostro approfondimento su Apache: https://www.argo3000.it/le-alternative-al-motore-di-elaborazione-dati/
