阿帕奇火花™已经迅速成为大数据和机器学习最流行的统一分析引擎。它最初是由后来创建Databricks的团队于2009年在加州大学伯克利分校开发的。自发布以来，apachespark得到了迅速的采用。如今，苹果、Netflix、Facebook和Uber等最前沿的公司都在大规模部署Spark，处理数PB的数据以提供创新——从检测欺诈行为到实时提供个性化体验——这些创新正在改变每个行业。在这些突破性创新的背后，是一个小规模的，但增长迅速的工程师，开发人员和数据科学家有着深厚的apachespark知识。拥有Spark和TensorFlow等相关技术的专业知识，您不仅可以改变您的业务轨迹，还可以改变您的职业道路[请查看：Spark+AI峰会上即将到来的Spark培训机会]。为此，以下是成为火花大师的五大理由。成为Apache Spark的五大理由™ 专家1统一分析引擎apachespark之所以如此流行，部分原因在于它的易用性和统一复杂数据工作流的能力。Spark附带了许多库，包括对SQL查询、流数据、机器学习和图形处理的支持。这些标准库提高了开发人员的生产效率，并使团队能够使用单个引擎构建健壮的数据工作流。此外，Spark还提供了一组健壮的api和100多个高级操作符，并支持Java、Scala、Python和R等熟悉的编程语言，以简化开发。2闪电般的大规模分析Spark采用自下而上的设计，通过利用内存计算和其他优化，在大规模数据处理方面比Hadoop快100倍。当数据存储在磁盘上时，Spark的速度也很快，目前保持着大规模磁盘排序的世界纪录。这对于高度迭代的机器学习非常重要，因为您需要构建快速可靠的数据管道，以满足数据科学家的需求。从那里，他们能够建立和训练更好，更精确的模型。三。Spark在创新的前沿Spark为性能、规模和容错而构建，使团队能够交付一些最前沿的大数据和人工智能用例。此外，内置的机器学习库（MLlib）、流处理（structured streaming）、图形处理（GraphX）和Spark SQL/DataFrames，以及与其他常用工具（包括流行的深度学习框架，如TensorFlow和Keras）的轻松集成，使得跨行业的创新成为可能。以下是一些行业领导者的例子：Regeneron：Spark推动的基因组学药物发现的未来蔡司：使用Spark结构化流媒体进行预测性维护Devon Energy:使用Spark GraphX缩放地理分析4对火花专家的巨大需求apachespark作为事实上的大数据分析引擎的采用率继续上升。今天，全球250多家公司的apachespark项目的贡献者已经超过1000个。一些最大和增长最快的公司使用Spark处理数据，并支持下游分析和机器学习。最近，是的为Apache Spark专业人士列出了2400多个全职空缺职位，涵盖各个行业，包括企业技术、电子商务/零售、医疗保健和生命科学、石油和天然气、制造业等。很明显，Spark体验的需求量仍然很高，短期内还没有放缓的迹象。参加即将在旧金山举行的Spark+AI峰会的培训，你将亲眼看到Spark的巨大动力。即将召开的会议预计将有5000多名数据专业人士和Spark爱好者参加。5增加你的盈利潜力像谷歌和Netflix这样的互联网巨头正在改变企业的经营方式。为了在技术第一的世界中竞争，各行业的企业都更加关注如何利用大数据和人工智能技术来推动创新及其商业战略，能够实现这一战略的员工的价值非常高。事实上，apachespark开发人员的平均工资是其他程序员中最高的。根据其2015年的数据科学薪酬调查，O'Reilly发现，使用ApacheSpark的人和薪水更高的人之间存在着很强的相关性。在其一款车型中，使用Spark可使工资中位数增加11000美元。下一步：接受Spark专家的培训！现在提高你的apachespark技能将使你对雇主更有价值，并为塑造人工智能的未来开辟新的机会。注册参加2019年4月23日至25日在旧金山举行的Spark+AI峰会，充分利用ApacheSpark最初创造者提供的四个信息丰富的培训课程。在2月9日之前注册，可以节省高达450美元的早鸟定价。免费试用Databricks。今天就开始吧