ພາສາທີ່ຮອງຮັບເພື່ອໃຊ້ໃນ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

ພາສາທີ່ຮອງຮັບເພື່ອໃຊ້ແມ່ນຫຍັງ? ໃນ Apache Spark? Apache Spark ແມ່ນໂຄງຮ່າງການປະມວນຜົນແບບແຈກຢາຍທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອສະໜອງປະສິດທິພາບພິເສດໃນປະລິມານຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່. ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກກັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມຫລາກຫລາຍແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງຜູ້ພັດທະນາຂອງໂປໄຟທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ພາສາທົ່ວໄປທີ່ສຸດທີ່ເປັນ ສະຫນັບສະຫນູນ ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ກັບ Apache Spark ແມ່ນ Scala, Java, Python y R. ແຕ່ລະພາສາເຫຼົ່ານີ້ມີລັກສະນະແລະຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງຕົນເອງ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເລືອກພາສາທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມມັກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບພາສາທີ່ສະຫນັບສະຫນູນໃນ Apache Spark ແລະວິທີການໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຈຸດແຂງຂອງມັນໃນການພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນ. big data.

ຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນ ➡️ ພາສາທີ່ຮອງຮັບເພື່ອໃຊ້ໃນ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

• ພາສາທີ່ຮອງຮັບເພື່ອໃຊ້ໃນ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

Apache Spark ເປັນກອບ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມໃນຊຸມປີທີ່ຜ່ານມາ. ມັນສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງນັກພັດທະນາທີ່ມີຄວາມມັກແລະຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້, ພວກເຮົານໍາສະເຫນີພາສາທີ່ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນ Apache Spark:

• ຂະໜາດ: Scala ແມ່ນພາສາການຂຽນໂປລແກລມຕົ້ນຕໍທີ່ໃຊ້ໃນການພັດທະນາ Apache Spark. ສະຫນອງ syntax concise ແລະ ຈຸດ​ປະ​ສົງ​, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, Scala ແມ່ນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບຫ້ອງສະຫມຸດ Java, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການເຮັດວຽກທີ່ກວ້າງຂວາງ.
• Java: Apache Spark ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນແພລະຕະຟອມ Java ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງເຕັມທີ່ສໍາລັບພາສານີ້. Java ແມ່ນຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນອຸດສາຫະກໍາແລະສະຫນອງຫ້ອງສະຫມຸດແລະເຄື່ອງມືຈໍານວນຫລາຍທີ່ສາມາດນໍາໄປໃຊ້ໃນການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Spark.
• python: Python ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບຄວາມງ່າຍດາຍແລະການອ່ານຂອງມັນ. Apache Spark ມີ API ໃນ Python ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍແລະໄວ. API ນີ້ສະຫນອງການທໍາງານທັງຫມົດທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອ manipulate ແລະການປ່ຽນແປງຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
• R: R ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. Apache Spark ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນ R ຜ່ານ SparkR. ຫ້ອງສະຫມຸດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ R ໃຊ້ພະລັງງານການປຸງແຕ່ງທີ່ແຈກຢາຍຂອງ Spark ເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
• SQL: Apache Spark ຍັງສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແບບ SQL ແບບພິເສດ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ SQL ສອບຖາມ ໂດຍກົງໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແຈກຢາຍຢູ່ໃນ Spark, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການວິເຄາະແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ.

ໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານຮູ້ຈັກພາສາທີ່ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນ Apache Spark, ທ່ານສາມາດເລືອກເອົາຫນຶ່ງທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານທີ່ດີທີ່ສຸດແລະໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ດີທັງຫມົດທີ່ສະເຫນີໂດຍກອບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບນີ້.

ຖາມ & A

ພາສາທີ່ຮອງຮັບເພື່ອໃຊ້ໃນ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

1. Apache Spark ສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປລແກລມຫຼາຍສໍາລັບການນໍາໃຊ້:

• ຂະໜາດ: Spark core ແລະພາສາກໍາເນີດ.
• Java: ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ ໃນໂລກ ຂອງ​ໂຄງ​ການ​.
• python: ພາ​ສາ​ທີ່​ນິ​ຍົມ​ທີ່​ມີ syntax ງ່າຍ​ດາຍ​ແລະ​ສາ​ມາດ​ອ່ານ​ໄດ້​.
• R: ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະສະຖິຕິ.

ໃຊ້ Scala ໃນ Apache Spark ແນວໃດ?

1. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານໄດ້ຕິດຕັ້ງ Scala ໃນລະບົບຂອງທ່ານ.
2. ເພື່ອໃຊ້ Scala ໃນ Apache Spark, ພຽງແຕ່:

• ສ້າງວັດຖຸ SparkContext ໃນ Scala: val sparkContext = ໃຫມ່ SparkContext()
• ຂຽນລະຫັດຂອງທ່ານໃນ Scala: ການນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ແລະວິທີການສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ Spark.
• ລວບລວມແລະແລ່ນລະຫັດຂອງທ່ານ: ການນໍາໃຊ້ນາຍພາສາ Scala ຫຼືໂດຍການລວບລວມມັນເຂົ້າໄປໃນໄຟລ໌ທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້.

ໃຊ້ Java ໃນ Apache Spark ແນວໃດ?

1. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີ Java ຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນລະບົບຂອງທ່ານ.
2. ເພື່ອໃຊ້ Java ໃນ Apache Spark, ພຽງແຕ່:

• ສ້າງວັດຖຸ SparkContext ໃນ Java: SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("MyApplication").setMaster("local"); SparkContext sparkContext = ໃຫມ່ SparkContext(sparkConf);
• ຂຽນລະຫັດຂອງທ່ານໃນ Java: ການນໍາໃຊ້ຫ້ອງຮຽນແລະວິທີການສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ Spark.
• ລວບລວມແລະແລ່ນລະຫັດຂອງທ່ານ: ການນໍາໃຊ້ Java IDE ຫຼືລວບລວມຢູ່ໃນເສັ້ນຄໍາສັ່ງ.

ໃຊ້ Python ໃນ Apache Spark ແນວໃດ?

1. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີ Python ຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນລະບົບຂອງທ່ານ.
2. ເພື່ອໃຊ້ Python ໃນ Apache Spark, ພຽງແຕ່:

• ສ້າງວັດຖຸ SparkContext ໃນ Python: ຈາກ pyspark ນໍາເຂົ້າ SparkContext sc = SparkContext()
• ຂຽນລະຫັດຂອງທ່ານໃນ Python: ການນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ແລະວິທີການສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ Spark.
• ແລ່ນລະຫັດຂອງທ່ານ: ໂດຍໃຊ້ຕົວແປ Python ຫຼືໄຟລ໌ script.

ໃຊ້ R ໃນ Apache Spark ແນວໃດ?

1. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີ R ຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນລະບົບຂອງທ່ານ.
2. ເພື່ອໃຊ້ R ໃນ Apache Spark, ພຽງແຕ່:

• ສ້າງວັດຖຸ SparkContext ໃນ R: ຫ້ອງສະໝຸດ(SparkR) sparkR.session()
• ຂຽນລະຫັດຂອງທ່ານໃນ R: ການນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ແລະວິທີການສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ SparkR.
• ແລ່ນລະຫັດຂອງທ່ານ: ໂດຍໃຊ້ຕົວແປ R ຫຼືໄຟລ໌ສະຄຣິບ.

ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຫຼັກຂອງ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

Scala ມັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມຕົ້ນຕໍແລະພື້ນເມືອງ ຈາກ Apache Spark.

Spark ສະຫນັບສະຫນູນພາສາອື່ນນອກເຫນືອຈາກ Scala ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, Apache Spark ຍັງສະຫນັບສະຫນູນພາສາອື່ນໆເຊັ່ນ: Java, Python ແລະ R.

ພາສາທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນ Apache Spark ແມ່ນຫຍັງ?

Scala ມັນເປັນພາສາທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນ Apache Spark ເນື່ອງຈາກການເຊື່ອມໂຍງທີ່ແຫນ້ນຫນາແລະປະສິດທິພາບທີ່ດີກວ່າ.

ຂ້ອຍສາມາດປະສົມພາສາໃນໂຄງການ Apache Spark ດຽວກັນໄດ້ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປະສົມພາສາການຂຽນໂປລແກລມຫຼາຍພາສາໃນໂຄງການ Apache Spark ດຽວກັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກລັກສະນະຂອງແຕ່ລະຄົນ.

ຂ້ອຍຄວນເລືອກພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມໃດທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບ Apache Spark?

ການເລືອກພາສາການຂຽນໂປລແກລມແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມສາມາດແລະຄວາມມັກຂອງແຕ່ລະຄົນ. Scala ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະອະນຸຍາດໃຫ້ a ປະສິດທິພາບສູງກວ່າ, ໃນຂະນະທີ່ Python ແມ່ນງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້ແລະມີຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້ຂະຫນາດໃຫຍ່.

ຂ້ອຍສາມາດຮຽນຮູ້ການຂຽນໂປຼແກຼມໃນ Scala ເພື່ອໃຊ້ Apache Spark ໄດ້ແນວໃດ?

para ຮຽນຮູ້ກັບໂຄງການ ໃນ Scala ເພື່ອໃຊ້ Apache Spark, ທ່ານສາມາດປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້:

• ຄົ້ນຄ້ວາແລະຮຽນຮູ້ພື້ນຖານຂອງ Scala: ຄຸ້ນເຄີຍກັບຕົວແປ, ຫນ້າທີ່, ໂຄງສ້າງການຄວບຄຸມ, ແລະອື່ນໆ.
• ສຶກສາເອກະສານ Apache Spark: ຮູ້ຈັກກັບ APIs ສະເພາະຂອງ Scala ທີ່ສະໜອງໃຫ້ໂດຍ Spark.
• ເຮັດບົດສອນ ແລະຕົວຢ່າງພາກປະຕິບັດ: ປະຕິບັດການຂຽນໂປລແກລມໃນ Scala ໂດຍໃຊ້ Spark ດ້ວຍການອອກກໍາລັງກາຍແລະໂຄງການຂະຫນາດນ້ອຍ.
• ເຂົ້າຮ່ວມໃນຊຸມຊົນ Spark ແລະເວທີສົນທະນາ: ແບ່ງປັນຄວາມສົງໃສແລະຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການຂອງ ຜູ້ໃຊ້ອື່ນໆ.