پی سی دانلود - آموزش

 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.

همانند یونیتی Godot از هر دو فرمت بازی های دو بعدی و سه بعدی پشتیبانی می کند هرچند پشتیبانی این موتور خیلی بهتر از یونیتی است. حالت دو بعدی موتور از همان ابتدا با دقت طراحی شده که این به معنای اجرای بهتر و روی هم رفته جریان کاری تمیز تر است. رویکرد این موتور نسبت به مقوله معماری در بازی سازی منحصر به فرد است و همه چیز در آن به پرده های مختلفی تقسیم بندی شده، اما نه دقیقا آن چیزی که تصورش را می کنید. یک صحنه مجموعه ای از عناصر است مثل صداها و یا خطوط. پس از آن شما می توانید به وسیله ی ترکیب کردن دو صحنه آن را به یک صحنه بزرگتر تبدیل کنید و سپس همان صحنه ها را نیز وسیع تر نمایید. این روش طراحی، سازماندهی و اصلاح عناصر منحصر به فرد را راحت تر می سازد.
در دوره آموزشی Game Development Projects with Godot 3 با آموزش توسعه بازی با گودوت 3 اشنا خواهید شد.