دانلود رایگان: apache spark

دانلود ها ی دارای تگ: "apache spark"

9 مورد برای عبارت مورد نظر پیدا شد.

دانلود Complete Guide to Databricks for Data Engineering - آموزش دیتابریکس

بازدید: 1,014
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

این دوره آموزشی برای تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای در Databricks طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره، با راهنمایی‌های مربی، Deepak Goyal، نحوه دیباگ کردن، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و ساختن راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر را به صورت عمیق فرا خواهند گرفت. این دوره به بررسی دقیق نحوه عملکرد پلتفرم Databricks می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با PySpark transformation و Spark SQL در Databricks، همچنین نحوه خواندن و نوشتن DataFrame در Databricks آشنا خواهند شد. علاوه بر این، موضوعاتی مانند Delta Lake، join optimizations، notebook scheduling، cluster management، workflows و موارد دیگر نیز در این دوره پوشش داده می‌شوند.
در دوره آموزشی Complete Guide to Databricks for Data Engineering با مهندسی داده با پلتفرم Databricks آشنا خواهید شد.

دانلود Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python - آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک

بازدید: 6,999
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Apache Spark Project for Beginners: A Complete Project Guide - آموزش کامل مقدماتی آپاچی اسپارک

بازدید: 3,852
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Udemy Apache Spark Project for Beginners: A Complete Project Guide با آموزش کامل مقدماتی آپاچی اسپارک اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Apache Spark for Java Developers - آموزش آپاچی اسپارک برای توسعه دهندگان جاوا

بازدید: 4,713
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Udemy Apache Spark for Java Developers با آموزش آپاچی اسپارک برای توسعه دهندگان جاوا اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Complete Apache Spark Course - آموزش کامل آپاچی اسپارک

بازدید: 4,724
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Udemy Complete Apache Spark Course با آپاچی اسپارک و ویژگی های آن آشنا می شوید.

دانلود Udemy Apache Spark with Scala - Learn Spark from a Big Data Guru - آموزش آپاچی اسپارک و اسکالا برای داده های حجیم

بازدید: 7,221
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. اسکالا (Scala) یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا و تابعی است. نام اسکالا آمیزه‌ای است از "scalable" و "language" به معنی زبان مقایس‌پذیر، از اهداف اصلی ایجاد زبان اسکالا، ارائه زبانی است برای تولید نرم‌افزار مقیاس‌پذیر به روشی چابک و سریع، و به دور از مشکلات مرسوم. اسکالا تلفیق زبان‌های شی‌گرا همچون روبی و جاوا با زبان‌های تابعی همچون Haskell و Erlang است. از نقطه نظر چابکی و کارایی، عده‌ای اسکالا را جمع دو دنیای زبان‌های پویا (Dynamic-Type) و ایستا (Static-Type) می‌دانند.
در دوره آموزشی Udemy Apache Spark with Scala - Learn Spark from a Big Data Guru به معرفی آپاچی اسپارک و اسکالا برای داده های حجیم می پردازیم.

دانلود Packt Apache Spark with Scala - آموزش آپاچی اسپارک با اسکالا

بازدید: 8,660
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. اسکالا (Scala) یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا و تابعی است. نام اسکالا آمیزه‌ای است از "scalable" و "language" به معنی زبان مقایس‌پذیر، از اهداف اصلی ایجاد زبان اسکالا، ارائه زبانی است برای تولید نرم‌افزار مقیاس‌پذیر به روشی چابک و سریع، و به دور از مشکلات مرسوم. اسکالا تلفیق زبان‌های شی‌گرا همچون روبی و جاوا با زبان‌های تابعی همچون Haskell و Erlang است. از نقطه نظر چابکی و کارایی، عده‌ای اسکالا را جمع دو دنیای زبان‌های پویا (Dynamic-Type) و ایستا (Static-Type) می‌دانند.
در دوره آموزشی Packt Apache Spark with Scala به معرفی آپاچی اسپارک و اسکالا می پردازیم.

دانلود Lynda Apache Spark Essential Training - آموزش آپاچی اسپارک

بازدید: 8,005
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه داده های بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب می شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتم های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال میگردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده ها، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Lynda Apache Spark Essential Training با آپاچی اسپارک و ویژگی های آن آشنا می شوید.

دانلود O'Reilly Learning Path: Getting Up and Running with Apache Spark - آموزش شروع کار با آپاچی اسپارک

بازدید: 11,599
دسته: آموزش‎ ← ‏ برنامه نویسی و طراحی وب

Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خودش، استفاده نمی کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark میتواند در Yarn اجرا شود و با فرمت دادهای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگه داشتن مجموعه های دادهای بین کارها، در حافظه، شناخته می شود. این قابلیت Spark سبب میشود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه های داده های همیشه از دیسک بار می شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می برند، الگوریتمهای تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه دادهای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعهی دادهای، اعمال می کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبانهای Java، Scala و Python، ارایه می کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول هایی یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی O'Reilly Learning Path: Getting Up and Running with Apache Spark با آپاچی اسپارک و امکانات آن آشنا می شوید.