په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوي ژبې کومې دي؟

د کارولو لپاره ملاتړ شوي ژبې کومې دي؟ په اپاچی سپارک کې? اپاچی سپارک د توزیع شوي پروسس کولو چوکاټ دی چې د ډیټا لوی مقدارونو کې د استثنایی فعالیت وړاندې کولو لپاره ډیزاین شوی. د دې یو له اصلي ګټو څخه د مختلف برنامه کولو ژبو سره د کار کولو وړتیا ده ، کوم چې دا خورا پراخه او د مختلف پروفایلونو پراختیا کونکو ته د لاسرسي وړ کوي. تر ټولو عام ژبې چې دي ملاتړ شوی د اپاچي سپارک سره د کارولو لپاره دي Scala, جاوا, Python y R. د دې ژبو هر یو خپل ځانګړتیاوې او ګټې لري، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې هغه یو غوره کړي چې د دوی اړتیاوو او غوره توبونو سره مناسب وي. پدې مقاله کې ، موږ به په اپاچي سپارک کې ملاتړ شوي ژبې په تفصیل سره وپلټئ او څنګه د غوښتنلیکونو رامینځته کولو کې د دې ځواک څخه ګټه پورته کړو. لوی ډاټا.

ګام په ګام ➡️ په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوې ژبې کومې دي؟

• په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوي ژبې کومې دي؟

Apache Spark یو چوکاټ دی اومتوک بهیر په ریښتیني وخت کې او د لوی ډیټا تحلیلونه چې په وروستیو کلونو کې یې شهرت ترلاسه کړی. دا د مختلف برنامه کولو ژبو لپاره ملاتړ وړاندیز کوي ، دا د مختلف غوره توبونو او اړتیاو سره پراختیا کونکو ته د لاسرسي وړ کوي. لاندې، موږ په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوي ژبې وړاندې کوو:

• سکاله: سکالا د پروګرام کولو لومړنۍ ژبه ده چې د اپاچي سپارک پراختیا لپاره کارول کیږي. لنډ ترکیب وړاندې کوي او د څيز متمرکزد ډیټا لوی مقدار سره کار کولو پرمهال کارول اسانه کوي. سربیره پردې ، سکالا د جاوا کتابتونونو سره مطابقت لري ، تاسو ته اجازه درکوي د شتون پراخه فعالیت څخه ګټه پورته کړئ.
• جاوا: اپاچی سپارک په جاوا پلیټ فارم کې جوړ شوی او له همدې امله د دې ژبې لپاره بشپړ ملاتړ وړاندیز کوي. جاوا په صنعت کې یو له خورا کارول شوي برنامه کولو ژبو څخه دی او لوی شمیر کتابتونونه او وسیلې چمتو کوي چې د سپارک غوښتنلیکونو پراختیا کې ګټه اخیستل کیدی شي.
• پیتون: Python په پراخه کچه د هغې سادگي او لوستلو لپاره پیژندل کیږي. Apache Spark په Python کې یو API لري چې تاسو ته اجازه درکوي په اسانه او ګړندۍ توګه د ډیټا پروسس کولو غوښتنلیکونه رامینځته کړئ. دا API ټول هغه فعالیت چمتو کوي چې د لوی ډیټا سیټونو سمبالولو او بدلولو لپاره اړین دي.
• R: R د احصایې برنامې ژبه ده چې په پراخه کچه د ډیټا تحلیل کې کارول کیږي. اپاچی سپارک د سپارک آر له لارې د R لپاره ملاتړ وړاندیز کوي. دا کتابتون R کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د سپارک ویشل شوي پروسس کولو ځواک څخه ګټه پورته کړي ترڅو د لوی پیمانه ډیټا تحلیل ترسره کړي.
• SQL: اپاچی سپارک د SQL پر بنسټ د ډیټا پروسس کولو پرمختللي وړتیاوې هم وړاندې کوي. دا کاروونکو ته د چلولو اجازه ورکوي د SQL پوښتنې په مستقیم ډول په سپارک کې توزیع شوي ډیټاسیټونو کې ، د معلوماتو لوی مقدار تحلیل او سپړنه اسانه کوي.

اوس چې تاسو په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوې ژبې پیژنئ، تاسو کولی شئ هغه غوره کړئ چې ستاسو اړتیاو سره سم وي او د دې پیاوړي ډیټا پروسس کولو چوکاټ لخوا وړاندیز شوي ټولو ګټو څخه ګټه پورته کړئ.

پوښتنه او ځواب

په اپاچي سپارک کې د کارولو لپاره ملاتړ شوي ژبې کومې دي؟

1. اپاچی سپارک د کارولو لپاره د ډیری پروګرامینګ ژبو ملاتړ کوي:

• سکاله: اصلي ژبه او اصلي ژبه.
• جاوا: په پراخه توګه کارول په نړۍ کې د پروګرام کولو.
• پیتون: د ساده او لوستلو وړ ترکیب سره مشهوره ژبه.
• R: په عمده ډول د معلوماتو تحلیل او احصایو لپاره کارول کیږي.

په اپاچي سپارک کې سکالا څنګه وکاروئ؟

1. ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل سیسټم کې سکالا نصب کړی.
2. په اپاچي سپارک کې د سکالا کارولو لپاره، په ساده ډول:

• په سکالا کې د SparkContext څیز جوړ کړئ: وال sparkContext = نوی SparkContext()
• خپل کوډ په سکالا کې ولیکئ: د سپارک لخوا چمتو شوي دندو او میتودونو کارول.
• خپل کوډ راټول او چل کړئ: د سکالا ژباړونکي په کارولو سره یا دا د اجرا وړ فایل کې تالیف کول.

په اپاچی سپارک کې د جاوا کارولو څرنګوالی؟

1. ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل سیسټم کې جاوا نصب کړی.
2. په اپاچي سپارک کې د جاوا کارولو لپاره، په ساده ډول:

• په جاوا کې د SparkContext څیز جوړ کړئ: SparkConf sparkConf = نوی SparkConf().setAppName("MyApplication").setMaster("local"); SparkContext sparkContext = نوی SparkContext(sparkConf);
• خپل کوډ په جاوا کې ولیکئ: د سپارک لخوا چمتو شوي ټولګیو او میتودونو کارول.
• خپل کوډ راټول او چل کړئ: د جاوا IDE کارول یا په کمانډ لاین کې تالیف کول.

په اپاچي سپارک کې د پایتون کارولو څرنګوالی؟

1. ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل سیسټم کې Python نصب کړی دی.
2. په اپاچي سپارک کې د پایتون کارولو لپاره، په ساده ډول:

• په Python کې د SparkContext څیز جوړ کړئ: د pyspark واردولو څخه SparkContext sc = SparkContext()
• خپل کوډ په Python کې ولیکئ: د سپارک لخوا چمتو شوي دندو او میتودونو کارول.
• خپل کوډ چل کړئ: د Python ژباړونکي یا سکریپټ فایل په کارولو سره.

په اپاچي سپارک کې د R کارولو څرنګوالی؟

1. ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل سیسټم کې R نصب کړی.
2. په اپاچي سپارک کې د R کارولو لپاره، په ساده ډول:

• په R کې د SparkContext څیز جوړ کړئ: کتابتون(SparkR) sparkR.session()
• خپل کوډ په R کې ولیکئ: د SparkR لخوا چمتو شوي دندو او میتودونو کارول.
• خپل کوډ چل کړئ: د R ژباړونکي یا سکریپټ فایل په کارولو سره.

د اپاچی سپارک اصلي پروګرامینګ ژبه څه ده؟

Scala دا د پروګرام کولو لومړنۍ او اصلي ژبه ده د اپاچی سپارک څخه.

ایا سپارک د سکالا سربیره د نورو ژبو ملاتړ کوي؟

هو، اپاچی سپارک هم د نورو ژبو ملاتړ کوي Java، Python او R.

په اپاچی سپارک کې ترټولو کارول شوې ژبه کومه ده؟

Scala دا د خپل کلک ادغام او غوره فعالیت له امله په اپاچي سپارک کې ترټولو کارول شوې ژبه ده.

ایا زه کولی شم په ورته اپاچي سپارک پروژه کې ژبې مخلوط کړم؟

هو، دا ممکنه ده چې په ورته اپاچي سپارک پروژه کې د پروګرام کولو څو ژبې مخلوط کړئ، تاسو ته اجازه درکوي چې د هرې یوې ځانګړتیاو څخه ګټه پورته کړئ.

د اپاچي سپارک سره د کار کولو لپاره باید کوم پروګرامینګ ژبه غوره کړم؟

د پروګرام کولو ژبې انتخاب ستاسو په انفرادي مهارتونو او غوره توبونو پورې اړه لري. سکالا په پراخه کچه کارول کیږي او اجازه ورکوي a لوړه کړنه، پداسې حال کې چې Python زده کول اسانه دي او د کارونکي لویه ټولنه لري.

زه څنګه کولی شم په سکالا کې د اپاچي سپارک کارولو لپاره برنامه زده کړم؟

لپاره برنامه زده کړئ په سکالا کې د اپاچي سپارک کارولو لپاره، تاسو کولی شئ دا مرحلې تعقیب کړئ:

• د سکالا اساسات څیړنه او زده کړه: د متغیرونو، دندو، د کنټرول جوړښتونو او نورو سره آشنا شئ.
• د اپاچی سپارک اسناد مطالعه کړئ: د Spark لخوا چمتو شوي د سکالا ځانګړي APIs سره آشنا شئ.
• درسونه او عملي مثالونه جوړ کړئ: په سکالا کې د تمرینونو او کوچنیو پروژو سره د سپارک په کارولو سره د پروګرام کولو تمرین وکړئ.
• په سپارک ټولنو او فورمونو کې برخه واخلئ: شکونه شریک کړئ او د تجربې څخه زده کړئ نور کارونکي.