¿Cuáles son las habilidades básicas requeridas para hacer la certificación Apache Spark?

Answer 1

Sería fácil aprender Apache spark, si tiene las siguientes habilidades en su stock:

• Se requiere conocimiento del lenguaje de programación Scala antes de aprender Apache Spark.
• El concepto básico del lenguaje de programación Java mejorará el aprendizaje de Apache Spark.

La popularidad de Spark define el alcance y las demandas de los desarrolladores de spark. Hoy en día, las empresas de TI están contratando desarrolladores de Spark, no solo en base al conocimiento práctico, sino que también prefieren capacitación certificada antes de contratar.

Antes de solicitar la certificación, déjame decirte qué es exactamente Apache Spark.

Apache Spark está escrito en Scala, pero proporciona APIs ricas en Scala, Java, Python y R. Es un sistema de computación de clúster de propósito general y veloz, proporciona API de alto nivel. Apache Spark es 10 veces más rápido que acceder a datos desde el disco y 100 veces más rápido que Big Data.

Según Forbes, para 2022 el mercado de Big Data alcanzará los $ 99 mil millones en la tasa compuesta anual del 42%.

Si se está preparando para aprender Apache Spark, me gustaría sugerir este enlace para obtener la certificación de Apache Spark más importante para su carrera en Spark.

También puede consultar, este tutorial gratuito de Apache Spark, para aprender Spark en detalle.

Apache Spark: un tutorial completo de Spark para principiantes

Spark RDD Operaciones-Transformación y acción con ejemplo

Apache Spark Map vs FlatMap Operation

Spark In-Memory Computing: una guía para principiantes

Evaluación perezosa en Apache Spark – Una guía rápida

Los mejores libros de Apache Spark y Scala para dominar Spark Scala

Nota: – No se requiere un diploma especial para aprender Apache Spark

Espero que esta información resuelva su consulta. No se olvide de votar, siga mi cuenta Afshan Khan para obtener más respuestas sobre Apache Spark y Big Data.

La mejor de las suertes:-)

Answer 2

Los grandes datos se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, el análisis de texto y el método estático. El software de BI convencional y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Pero los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Data Warehouse tradicional basado en la base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de grandes datos que deben actualizarse con frecuencia o incluso continuamente, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de aplicaciones móviles o de oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar grandes datos han recurrido a una nueva clase de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos a través de sistemas en clúster. Big Data Planet Haga clic aquí

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se están utilizando como pistas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en forma resumida que es más propicio para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de Big Data están impulsando el concepto de una toma de datos de Hadoop que sirve como el depósito central para los flujos entrantes de datos sin procesar de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para su análisis en almacenes de datos y bases de datos de análisis, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujo y tecnologías SQL y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas en SQL Las posibles dificultades que pueden hacer tropezar a las organizaciones en iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades analíticas internas y el alto costo de contratar profesionales analíticos experimentados. La cantidad de información que generalmente está involucrada, y su variedad, también pueden causar dolores de cabeza en la gestión de datos, incluidos la calidad de los datos y los problemas de coherencia. Además, integrar sistemas Hadoop y almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estos conocimientos oportunos y significativos de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales eficaces que permiten los conocimientos.

Extrapolar información valiosa de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial, este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas.

Answer 3

Apache Spark continúa ganando impulso en el panorama actual de análisis de big data. Aunque es una entrada relativamente nueva en el reino, Apache Spark ha ganado una inmensa popularidad entre las empresas y los analistas de datos en un corto período. Apache Spark es uno de los proyectos de big data de código abierto más activos.

Answer 4

Varía de certificación a certificación

Desarrollador CCA Spark y Hadoop: Sqoop, Flume, Core Spark con Scala, Core Spark con Python, Impala, Hive, etc.

HDPCD: Spark – Core Spark y marcos de datos (subjetivos)

MapR y Databricks: todos los módulos de Spark (objetivo)