बिग डाटा विश्लेषण के लिए स्काला तथा स्पार्क

इस पाठ्यक्रम में आप को बड़े डेटा प्रोसेसिंग की मूल अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा, जो आपको दिखाएगा कि स्काला के सुंदर, कार्यात्मक प्रतिमान का उपयोग करके अपाचे स्पार्क की गति को कैसे नियंत्रित किया जाए। आप मूल स्थानीय कोड लिखने से मजबूत वितरित डेटा पाइपलाइनों को डिजाइन करने के लिए संक्रमण करेंगे जो क्लस्टर के माध्यम से स्केल कर सकते हैं। स्पष्ट वैचारिक व्याख्याओं के माध्यम से पढ़कर और व्यावहारिक कोड उदाहरणों का विश्लेषण करके, आप वितरित प्रणालियों में एक मजबूत नींव बनाएंगे। आप क्या सीखेंगे: - वितरित कंप्यूटिंग, क्लस्टर निष्पादन और स्पार्क के मेमोरी मॉडल के बुनियादी सिद्धांतों को समझें। - सुरक्षित और कुशलतापूर्वक वितरित डेटा संग्रहों में हेरफेर करने के लिए स्काला में कार्यात्मक प्रोग्रामिंग अवधारणाओं को लागू करें। - डेटा फ्रेम और डेटा सेट सहित मास्टर स्पार्क के संरचित एपीआई, अनुकूलित डेटा परिवर्तन के लिए। - बड़े पैमाने पर संरचनात्मक और अर्ध-संरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए अभिव्यंजक स्पार्क एसक्यूएल क्वेरी लिखें। - पार्केट और डेल्टा लेक जैसे आधुनिक भंडारण प्रारूपों से पढ़ने और लिखने के लिए डेटा पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर करें. -वितरण डेटा कार्यों में सामान्य प्रदर्शन बाधाओं की पहचान और समाधान का अभ्यास करें। पाठ्यक्रम आवश्यक बड़े डेटा शब्दावली, स्काला नींव सिंटेक्स और कोर वितरित अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि डेटा में हेरफेर, संरचनात्मक एपीआई डिजाइन और व्यावहारिक अनुकूलन कार्यप्रवाह में जाने से पहले। यह पाठ्यक्रम बिग डेटा के शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें डेवलपर्स, डेटा विश्लेषक और महत्वाकांक्षी डेटा इंजीनियर शामिल हैं जो पहले से ही क्लस्टर अनुभव की आवश्यकता के बिना जमीन से वितरित प्रोसेसिंग सीखना चाहते हैं। आजकल कोशिकाओं के अध्ययन के लिए कोशिकाओं के आकार और संरचना का अध्ययन किया जाता है।