Apache Spark හි භාවිතා කිරීමට සහය දක්වන භාෂා මොනවාද?

භාවිතා කිරීමට සහාය දක්වන භාෂා මොනවාද? Apache Spark හි? Apache Spark යනු විශාල දත්ත පරිමාවක් මත සුවිශේෂී කාර්ය සාධනයක් ලබා දීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති බෙදා හරින ලද සැකසුම් රාමුවකි. එහි එක් ප්‍රධාන වාසියක් වන්නේ විවිධ ක්‍රමලේඛන භාෂා සමඟ වැඩ කිරීමට ඇති හැකියාවයි, එමඟින් එය අතිශයින්ම බහුකාර්ය සහ විවිධ පැතිකඩවල සංවර්ධකයින්ට ප්‍රවේශ විය හැකිය. වඩාත්ම පොදු භාෂා වන්නේ සහාය දුන්නා Apache Spark සමඟ භාවිතය සඳහා වේ පරිමාණය, ජාවා, Python මීට උදාහරණ y R. මෙම සෑම භාෂාවකටම තමන්ගේම විශේෂාංග සහ වාසි ඇත, පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතා සහ මනාපයන් සඳහා වඩාත් ගැලපෙන එකක් තෝරා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. මෙම ලිපියෙන්, අපි Apache Spark හි සහය දක්වන භාෂා සහ යෙදුම් සංවර්ධනය කිරීමේදී එහි ශක්තීන් භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න විස්තරාත්මකව ගවේෂණය කරන්නෙමු. විශාල දත්ත.

පියවරෙන් පියවර ➡️ Apache Spark හි භාවිතා කිරීමට සහය දක්වන භාෂා මොනවාද?

• Apache Spark හි භාවිතා කිරීමට සහය දක්වන භාෂා මොනවාද?

Apache Spark යනු රාමුවකි දත්ත සැකසීම තථ්‍ය කාලය තුළ සහ මෑත වසරවල ජනප්රියත්වයට පත් වූ විශාල දත්ත විශ්ලේෂණ. එය විවිධ ක්‍රමලේඛන භාෂා සඳහා සහය ලබා දෙයි, විවිධ මනාප සහ අවශ්‍යතා සහිත සංවර්ධකයින්ට එය ප්‍රවේශ විය හැක. පහතින්, අපි Apache Spark හි භාවිතය සඳහා සහාය දක්වන භාෂා ඉදිරිපත් කරමු:

• පරිමාණය: Scala යනු Apache Spark සංවර්ධනය කිරීමට භාවිතා කරන මූලික ක්‍රමලේඛන භාෂාවයි. සංක්ෂිප්ත සින්ටැක්ස් සහ සපයයි වස්තුව නැඹුරු, විශාල දත්ත පරිමාවන් සමඟ වැඩ කිරීමේදී එය භාවිතා කිරීම පහසු කරයි. මීට අමතරව, Scala ජාවා පුස්තකාල සමඟ අනුකූල වන අතර, ඔබට පවතින පුළුල් පරාසයක ක්රියාකාරිත්වයේ වාසිය ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
• ජාවා: Apache Spark ජාවා වේදිකාව මත ගොඩනගා ඇති අතර එබැවින් මෙම භාෂාව සඳහා සම්පූර්ණ සහය ලබා දෙයි. ජාවා යනු කර්මාන්තයේ වැඩිපුරම භාවිතා වන ක්‍රමලේඛන භාෂාවක් වන අතර Spark යෙදුම් සංවර්ධනය කිරීමේදී උත්තේජනය කළ හැකි පුස්තකාල සහ මෙවලම් විශාල ප්‍රමාණයක් සපයයි.
• පයිතන්: පයිතන් එහි සරල බව සහ කියවීමේ හැකියාව සඳහා පුළුල් ලෙස ප්‍රසිද්ධය. Apache Spark හට Python හි API එකක් ඇති අතර එය ඔබට පහසු සහ වේගවත් ආකාරයෙන් දත්ත සැකසුම් යෙදුම් සංවර්ධනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙම API විශාල දත්ත කට්ටල හැසිරවීමට සහ පරිවර්තනය කිරීමට අවශ්‍ය සියලුම ක්‍රියාකාරීත්වය සපයයි.
• R: R යනු දත්ත විශ්ලේෂණයේදී බහුලව භාවිතා වන සංඛ්‍යානමය ක්‍රමලේඛන භාෂාවකි. Apache Spark SparkR හරහා R සඳහා සහය ලබා දෙයි. මෙම පුස්තකාලය R පරිශීලකයින්ට Spark හි බෙදා හරින ලද සැකසුම් බලය විශාල පරිමාණයේ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
• SQL: Apache Spark උසස් SQL මත පදනම් වූ දත්ත සැකසුම් හැකියාවන් ද ලබා දෙයි. මෙය පරිශීලකයින්ට ධාවනය කිරීමට ඉඩ සලසයි SQL විමසුම් Spark හි බෙදා හරින ලද දත්ත කට්ටල මත කෙලින්ම, විශාල තොරතුරු පරිමාවන් විශ්ලේෂණය කිරීම සහ ගවේෂණය කිරීම පහසු කරයි.

දැන් ඔබ Apache Spark හි භාවිතය සඳහා සහය දක්වන භාෂා දන්නා බැවින්, ඔබට ඔබේ අවශ්‍යතාවලට වඩාත් ගැලපෙන එකක් තෝරා ගත හැකි අතර මෙම බලගතු දත්ත සැකසුම් රාමුව මඟින් ලබා දෙන සියලු වාසි වලින් ප්‍රයෝජන ගත හැකිය.

ප්රශ්න හා පිළිතුරු

Apache Spark හි භාවිතා කිරීමට සහය දක්වන භාෂා මොනවාද?

1. Apache Spark භාවිතය සඳහා ක්‍රමලේඛන භාෂා කිහිපයකට සහය දක්වයි:

• පරිමාණය: Spark core සහ මව් භාෂාව.
• ජාවා: බහුලව භාවිතා වේ ලොවෙහි වැඩසටහන්කරණය.
• පයිතන්: සරල සහ කියවිය හැකි සින්ටැක්ස් සහිත ජනප්‍රිය භාෂාව.
• R: දත්ත විශ්ලේෂණය සහ සංඛ්‍යාලේඛන සඳහා ප්‍රධාන වශයෙන් භාවිතා වේ.

Apache Spark හි Scala භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

1. ඔබේ පද්ධතියේ Scala ස්ථාපනය කර ඇති බවට වග බලා ගන්න.
2. Apache Spark මත Scala භාවිතා කිරීමට, සරලව:

• Scala හි SparkContext වස්තුවක් සාදන්න: val sparkContext = නව SparkContext()
• ඔබගේ කේතය Scala හි ලියන්න: Spark විසින් සපයන ලද කාර්යයන් සහ ක්රම භාවිතා කිරීම.
• ඔබගේ කේතය සම්පාදනය කර ධාවනය කරන්න: Scala පරිවර්තකය භාවිතයෙන් හෝ එය ක්‍රියාත්මක කළ හැකි ගොනුවකට සම්පාදනය කිරීමෙන්.

Apache Spark හි ජාවා භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

1. ඔබේ පද්ධතියේ Java ස්ථාපනය කර ඇති බවට වග බලා ගන්න.
2. Apache Spark මත Java භාවිතා කිරීමට, සරලව:

• ජාවා හි SparkContext වස්තුවක් සාදන්න: SparkConf sparkConf = නව SparkConf().setAppName("MyApplication").setMaster("local"); SparkContext sparkContext = නව SparkContext(sparkConf);
• ඔබගේ කේතය ජාවා වලින් ලියන්න: Spark විසින් සපයන ලද පන්ති සහ ක්‍රම භාවිතා කරමින්.
• ඔබගේ කේතය සම්පාදනය කර ධාවනය කරන්න: ජාවා IDE භාවිතා කිරීම හෝ විධාන රේඛාව මත සම්පාදනය කිරීම.

Apache Spark හි Python භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

1. ඔබේ පද්ධතියේ Python ස්ථාපනය කර ඇති බවට වග බලා ගන්න.
2. Apache Spark මත Python භාවිතා කිරීමට, සරලව:

• Python හි SparkContext වස්තුවක් සාදන්න: pyspark ආනයනයෙන් SparkContext sc = SparkContext()
• ඔබේ කේතය Python හි ලියන්න: Spark විසින් සපයන ලද කාර්යයන් සහ ක්රම භාවිතා කිරීම.
• ඔබගේ කේතය ධාවනය කරන්න: පයිතන් පරිවර්තකය හෝ ස්ක්‍රිප්ට් ගොනුවක් භාවිතා කිරීම.

Apache Spark හි R භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

1. ඔබේ පද්ධතියේ R ස්ථාපනය කර ඇති බවට වග බලා ගන්න.
2. Apache Spark හි R භාවිතා කිරීමට, සරලව:

• R හි SparkContext වස්තුවක් සාදන්න: පුස්තකාලය(SparkR) sparkR.session()
• ඔබගේ කේතය R වලින් ලියන්න: SparkR විසින් සපයන ලද කාර්යයන් සහ ක්‍රම භාවිතා කරමින්.
• ඔබගේ කේතය ධාවනය කරන්න: R පරිවර්තකය හෝ ස්ක්‍රිප්ට් ගොනුවක් භාවිතා කරමින්.

Apache Spark හි ප්‍රධාන ක්‍රමලේඛන භාෂාව කුමක්ද?

පරිමාණය එය ප්‍රාථමික සහ ස්වදේශීය ක්‍රමලේඛන භාෂාව වේ Apache Spark වෙතින්.

Spark Scala හැර වෙනත් භාෂා සඳහා සහය දක්වයිද?

ඔව්, Apache Spark වැනි වෙනත් භාෂා සඳහාද සහය දක්වයි ජාවා, පයිතන් සහ ආර්.

Apache Spark හි වැඩිපුරම භාවිතා වන භාෂාව කුමක්ද?

පරිමාණය Apache Spark හි දැඩි ඒකාබද්ධතාවය සහ උසස් ක්‍රියාකාරිත්වය හේතුවෙන් එය වැඩිපුරම භාවිතා වන භාෂාව වේ.

මට එකම Apache Spark ව්‍යාපෘතියේ භාෂා මිශ්‍ර කළ හැකිද?

ඔව්, එකම Apache Spark ව්‍යාපෘතියේ ක්‍රමලේඛන භාෂා කිහිපයක් මිශ්‍ර කළ හැකි අතර, ඔබට එක් එක් විශේෂාංග වලින් ප්‍රයෝජන ගැනීමට ඉඩ සලසයි.

Apache Spark සමඟ වැඩ කිරීමට මා තෝරාගත යුතු ක්‍රමලේඛන භාෂාව කුමක්ද?

ක්‍රමලේඛන භාෂාව තෝරාගැනීම ඔබගේ පුද්ගල කුසලතා සහ මනාපයන් මත රඳා පවතී. Scala බහුලව භාවිතා වන අතර a ඉඩ ලබා දේ ඉහළ කාර්ය සාධනය, පයිතන් ඉගෙනීමට පහසු වන අතර විශාල පරිශීලක ප්‍රජාවක් ඇත.

Apache Spark භාවිතා කිරීමට Scala හි වැඩසටහන් කිරීමට මා ඉගෙන ගන්නේ කෙසේද?

පැරා වැඩසටහන් කිරීමට ඉගෙන ගන්න Apache Spark භාවිතා කිරීමට Scala හි, ඔබට මෙම පියවර අනුගමනය කළ හැක:

• Scala හි මූලික කරුණු පර්යේෂණ කර ඉගෙන ගන්න: විචල්‍යයන්, ශ්‍රිත, පාලන ව්‍යුහයන් ආදිය පිළිබඳව හුරුපුරුදු වන්න.
• Apache Spark ලේඛන අධ්‍යයනය කරන්න: Spark විසින් සපයන ලද Scala-විශේෂිත API සමඟ හුරුපුරුදු වන්න.
• නිබන්ධන සහ ප්‍රායෝගික උදාහරණ සාදන්න: අභ්‍යාස සහ කුඩා ව්‍යාපෘති සමඟ Spark භාවිතා කරමින් Scala හි ක්‍රමලේඛනය පුහුණු වන්න.
• Spark ප්‍රජාවන් සහ සංසදවලට සහභාගී වන්න: සැකයන් බෙදාගන්න සහ අත්දැකීම් වලින් ඉගෙන ගන්න වෙනත් පරිශීලකයින්.