Привет, ребята, если вы думаете изучить Apache Spark в 2021 году, чтобы начать путешествие по большим данным, и ищете отличные бесплатные ресурсы, такие как книги, учебные пособия и курсы, то вы попали в нужное место.
В этой статье я собираюсь поделиться некоторыми из лучших бесплатных онлайн-курсов Apache Spark для разработчиков Java, Scala и Python. Если вы не знаете, что такое Apache Spark? и почему это так важно в мире больших данных, тогда позвольте мне сначала дать вам краткий обзор.
Apache Spark - это еще одна среда кластерных вычислений, такая как Hadoop, которая используется для анализа огромного набора данных, но она намного быстрее по сравнению с Hadoop, что делает ее идеальной для современных высоких вычислительных потребностей, таких как обработка огромных объемов данных.
Одной из проблем при обработке большого объема данных является скорость, поскольку обучение алгоритма машинного обучения с использованием реальных данных может занять часы и дни.
Apache Spark решает эту проблему, предоставляя быстрое доступ к данным для машинного обучения и загрузки SQL. Он обеспечивает в 100 раз более высокую скорость при вычислении в памяти по сравнению с Hadoop и в 10 раз быстрее, если он выполняет MapReduce с диска.
Кстати, это 10 000 просмотров. Apache Spark, чтобы использовать его в своем проекте или работать с ним в качестве консультанта по большим данным, вам нужно знать гораздо больше, и именно в этом вам помогут эти бесплатные курсы.
Эти бесплатные курсы Apache не только научат вас фундаментальным понятиям, например, зачем вам Apache Spark, если у вас есть Hadoop? Или объясните, как Apache Spark получает скорость освещения вместе с ключевыми абстракциями Apache Spark, такими как Resilient Distributed DataSet или RDD.
Между прочим, если вы не против потратить несколько долларов на изучение таких ценных навыков, как Big Data, Spark и Hadoop, то я также настоятельно рекомендую вам проверить Apache Spark с Scala - Практика с большими данными! » курс Фрэнка Кейна на тему Удеми.
Изучите Apache Spark 3 с помощью Scala: Практикуйтесь с большими данными!
Анализ« больших данных - актуальный и очень ценный навык, и этот курс научит вас новейшим технологиям в большом… udemy.com »
Вероятно, это лучший курс по Spark с более чем 20 практическими примерами анализа больших наборов данных с помощью Apache Spark, на вашем компьютере или в Hadoop! Это также не очень дорого, и вы можете купить его всего за 9,9 доллара на распродажах Crazy Udemy, которые случаются время от времени.
5 лучших бесплатных курсов Apache Spark для программистов в 2021 году
Поскольку Big Data и Apache Spark не зависят от языка, я включил курсы для разработчиков Java, Scala и Python. Все они сейчас бесплатны, но нет гарантии, как долго они останутся бесплатными, поскольку иногда инструктор переводит их бесплатные курсы Udemy в платные, особенно после того, как они достигают своих рекламных целей.
Это Лучше присоединиться к ним сейчас, даже если у вас нет времени учиться. Как только вы к ним присоединитесь, они будут бесплатными на всю жизнь, и вы сможете учиться по своему собственному расписанию.
1. Стартовый комплект Spark
Это один из лучших курсов для начала работы с Apache Spark, поскольку в нем рассматриваются основы, которые вы хотели бы изучить. По утверждению автора, этот курс лучше нескольких платных курсов по Apache Spark, и он в чем-то прав. 15 000 студентов, зачисленных на этот курс, также подтверждают это утверждение.
Курс пытается преодолеть разрыв между тем, какая информация доступна в документации Apache Spark и других курсах, и кем на самом деле являются разработчики. ищет.
Он пытается ответить на многие из часто задаваемых вопросов об Apache Spark на StackOverflow и других форумах, например, зачем вам Apache Spark, если у вас есть Hadoop, в чем разница между Apache Spark и Hadoop? как Apache Spark обеспечивает более быстрые вычисления? Что такое абстракция RDD и т. Д.?
Вот ссылка, по которой можно БЕСПЛАТНО присоединиться к этому курсу - Spark Starter Kit
Короче говоря, отличный курс для изучения Apache Spark, поскольку вы получите очень хорошее понимание некоторых ключевых концепций механизма выполнения Spark и секрета его эффективности.
2. Scala и Spark 2 - Начало работы
Если вы разработчик Scala и интересуетесь Apache Spark, этот курс вам подойдет. В этом курсе вы узнаете, как разработать приложение с использованием Scala и Spark с использованием IntelliJ IDEA.
В курсе вы узнаете, как настроить локальную среду разработки, установив Java и JDK, IntelliJ IDEA и Интеграция Apache Spark с IDEA.
Все, что вам нужно, это компьютер с 4 ГБ ОЗУ и 64-разрядной операционной системой и немного опыта работы со Scala.
Вот ссылка, по которой можно БЕСПЛАТНО присоединиться к этому курсу - Scala и Spark 2 - Начало работы
3. Платформа Hadoop и платформа приложений
Если вы разработчик Python, но хотите изучить Apache Spark для больших данных, это идеальный курс для вас. Это полное практическое введение в ключевые компоненты Hadoop, такие как Spark, Map Reduce, Hive, Pig, HBase, HDFS, YARN, Squoop и Flume.
В этом бесплатном курсе Spark для Python разработчиков, вы изучите Apache Spark и Python, следуя более 12 практическим примерам из реальной жизни по анализу больших данных с помощью библиотеки PySpark и Spark.
Это также один из примеров самые популярные курсы по Apache Spark в UDemy, где уже зачислено около 22 тыс. студентов и имеют рейтинг более 2000 4,9.
Вы начнете с обзора архитектуры Apache Spark, а затем понять основную абстракцию Apache Spark, RDD или Устойчивые распределенные наборы данных, большой объем данных, доступных только для чтения.
Вот ссылка, по которой можно БЕСПЛАТНО присоединиться к этому курсу - Платформа Hadoop и Application Framework
Лучшая часть этого курса - это реальные примеры больших данных, такие как объединение веб-журналов NASA Apache из разных источников, изучение тенденции цен путем просмотра данных о недвижимости в Калифорнии и определение медианы зарплата разработчиков в разных странах, использующих данные опроса StackOverflow.
В конце вы также научитесь писать приложения Spark с помощью Python API - PySpark.
4. Python и Spark - установка среды разработки
Как я уже говорил ранее, одна из основных проблем в изучении больших данных - это настройка вашей собственной локальной среды разработки, и именно в этом вам поможет этот курс.
Этот курс объяснит вам, как настроить ваша среда разработки Apache Spark на ноутбуке с Windows 10 с 4 ГБ ОЗУ.
После завершения этого курса вы можете пройти другой курс Python и Apache Spark, чтобы лучше изучить его.
Вот ссылка, по которой можно БЕСПЛАТНО присоединиться к этому курсу - Python и Spark - Настройка среды разработки
5. Основы Apache Spark
Если вы хотите запустить Apache Spark с нуля, этот курс Pluralsight действительно подойдет. Это объясняет, почему мы не можем использовать Hadoop для анализа сегодняшних больших данных и как скорость Apache Spark помогает в современной обработке больших данных.
В этом курсе вы изучите Spark в группе, начиная с перед созданием приложения для анализа Википедии, чтобы лучше изучить Apache Spark Core API.
Когда вы разберетесь с библиотекой Apache Spark Core, она также научит вас библиотекам Spark, таким как Streaming и SQL API .
В конце вы также узнаете о вещах, которых следует избегать при работе с Apache Spark. В целом хороший курс для начала работы с Apache Spark.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу - Основы Apache Spark
Кстати, этот курс не совсем бесплатный. Чтобы получить доступ к этому курсу, который стоит около 29 долларов США в месяц, вам необходимо членство Pluralsight, но вы получаете доступ к более чем 5000+ курсов по разным технологиям.
Если вы этого не сделаете. Если у вас есть членство Pluralsight, вы также можете пройти этот курс БЕСПЛАТНО, подписавшись на 10-дневную бесплатную пробную версию.
Это все о некоторых из лучших бесплатных курсов по изучению Apache Spark на Java, Scala и Python в 2021 году. Очень важно принять правильное решение при анализе больших данных, я имею в виду, выбирая правильные инструменты для работы. Современные данные настолько огромны, что даже модель пакетной обработки Hadoop не может с ними справиться. В настоящее время вам нужна скорость Apache Spark для анализа современных наборов больших данных.
Другие бесплатные онлайн-курсы для любознательных разработчиков
Топ 5 Курсы Apache Kafka для профессионалов в области больших данных
5 бесплатных курсов для изучения Core Spring, Spring Boot и Spring MVC
5 бесплатных курсов для изучения сервлетов, JSP и JDBC
12 бесплатных курсов JavaScript для веб-разработчиков
5 бесплатных курсов по Docker для Java и DevOps Engineer
3 книги и курса для изучения веб-сервисов RESTful на Java
5 курсов для изучения Maven И Jenkins для разработчиков Java
5 БЕСПЛАТНЫХ курсов по изучению технологии Blockchain
7 бесплатных курсов Selenium Webdriver для разработчиков Java и C #
Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам нравятся эти бесплатные курсы Apache Spark, поделитесь ими с друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, напишите нам.
П. С. - Если вы не против потратить несколько долларов на изучение таких ценных навыков, как Big Data, Spark и Hadoop, то я также настоятельно рекомендую вам проверить Apache Spark с Scala - Практика с большими Данные! курс Фрэнка Кейна на тему Удеми.
