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
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Trend analizi nasıl yapılır?
- NumPy nedir ve neden kullanılır?
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Veri analisti kimdir?
- Deney izleme: MLflow ile deney, parametre ve metrik kaydı
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Regresyon nedir ve nerede kullanılır?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Big Data Nedir