Spark nedir?
Spark Nedir?
Spark, büyük verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. Apache Software Foundation tarafından geliştirilmiştir.Spark, yüksek hızlı veri işleme ve dağıtık hesaplama için optimize edilmiştir. Aynı zamanda, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve gerçek zamanlı veri akışı gibi alanlarda da kullanılmaktadır.
Ana Özellikleri:
- Hız: Verileri bellekte işleyerek yüksek hızda analiz yapma imkanı sağlar.
- Kolay Kullanım: Kullanıcı dostu API\'ler ile çeşitli programlama dillerinde (Python, Scala, Java, R) kolayca kullanılabilir.
- Modüler Yapı: Spark, farklı bileşenleriyle birlikte (Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX) çalışarak çeşitli uygulama alanlarına destek verir.
- Dağıtık İşleme: Verileri farklı makinelerde işleyerek geniş ölçekli veri setleri ile çalışabilir.
Spark, büyük veri ekosisteminin önemli bir parçası olup, Hadoop ile entegrasyon sağlayabilir. Aynı zamanda veri analitiği ve makine öğrenimi süreçlerini hızlandırarak işletmelere değer katmaktadır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından nasıl karşılaştırılır?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Veri mühendisi ne iş yapar?
- İçerik denetimi ve toksisite tespiti için veri seti hazırlama
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Veri gölü (data lake) nedir?
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Big Data Nedir
- Underfitting nedir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri en etkili sonuçları sağlar
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Kapsayıcılaştırma: Docker ile model servislemesi adımları
