如何成为Apache Spark开发人员？

Posted 2021-04-20 海牛大数据

海牛学院的 | 第 563 期

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Apache Spark是最强大，最灵活的内存数据计算标准，足以在Hadoop平台上执行批处理模式，实时和分析。Cloudera的这一集成部分是当前IT市场中收入最高的趋势技术。

是什么使Spark如此强大？

Apache Spark是一款多用途喷气式战斗机，可应对数据分析中巨大的大数据负载。它能够以闪电般的速度处理与其结构和大小无关的几乎所有类型的数据。以下是Spark被认为是功能最强大的大数据工具的一些原因。

• 与Hadoop集成

Spark可以直接集成到Hadoop的HDFS上，并且可以用作出色的数据处理工具。结合YARN，它可以在MapReduce Jobs 的同一群集上运行。

• 符合全球标准

学习Spark 已成为全球标准之一，因为在Apache Spark支持的大数据分析领域中，无可挑剔的提升。

• 比MapReduce快

在MapReduce和Spark之间进行决策时，存在很多性能差距。凭借其内存中处理能力，其闪电般的性能使其在顶级Apache项目中脱颖而出。

• 能够在生产环境中执行

spark的简单快捷编程界面可以支持一流的编程语言，例如Scala，Java和Python。这给Spark带来了惊人的优势，使其成为生产环境中的领先传奇，其需求激增。

• 提升对Spark开发人员的需求

由于其出色的功能和可靠性，Spark被Adobe，Yahoo，NASA等许多顶级跨国公司所青睐。相应地，对Spark开发人员的需求也在迅速增长。

Apache Spark简介

Apache Spark是Apache Foundation的开源软件实用程序。它的设计和部署是对Apache Hadoop处理能力的升级，与通常的神话不同，Apache Spark永远不会替代Hadoop，它是另一个处理层，例如MapReduce。

现在定义，Apache Spark是闪电般的集群计算框架，提供了对整个集群进行编程以实现隐式数据的接口并行性和容错性。

成为Apache Spark开发人员的路线图

实际成为一名合格的Apache Spark开发人员，与成为一名能够在实时应用程序中具有足够性能的实际Apache Spark开发人员之间，差距很小。

Apache Spark开发人员薪水

与其他人相比，Apache Spark Developers是装饰最高级的专业人员之一，薪酬丰厚。现在我们将讨论不同国家中Apache Spark开发人员的薪资趋势。首先是印度。

在印度，提供给入门级Spark开发人员的平均年薪在600,000 ₹至1,000,000₹之间。另一方面，对于经验丰富的Spark开发人员，年薪趋势在2,500,000 ₹至4,000,000₹之间。

接下来，在美利坚合众国，初学者级Spark开发人员的年薪为75,000美元至100,000美元。同样，对于经验丰富的Spark开发人员来说，薪水趋势每年在145,000美元到175,000美元之间。

现在，让我们了解Apache Spark开发人员的技能，角色和职责。

Apache Spark开发人员技能

• 使用ETL 工具将数据从不同的数据平台加载到Hadoop平台。

• 确定特定任务的有效文件格式。

• 根据业务需求，通过流API或用户定义的函数清除数据。

• 有效地计划 Hadoop作业。

• 手持Hive和HBase 进行架构操作。

• 处理Hive表以分配架构的能力。

• 部署HBase群集并对其进行持续管理。

• 执行Pig 和Hive 脚本以对数据集执行各种联接

• 应用不同的HDFS格式和结构以加快分析速度。 

• 维护Hadoop集群的隐私和安全性 。

• Hadoop应用程序的微调。

• 在运行时对任何Hadoop生态系统进行故障排除和调试。

• 根据需要安装，配置和维护企业Hadoop环境

Apache Spark开发人员的角色和职责

• 能够编写Analytics， Services和Spark组件的可执行代码。

• 具备Java，Python和Scala等高性能编程语言的知识。

• 应该精通Apache Kafka，Storm，Hadoop和Zookeeper等相关技术。

• 准备负责系统分析，包括设计，编码，单元测试和其他SDLC活动。

• 收集用户需求并将其转换为强大的技术任务，并为此提供经济的估算。

• 应该是具有全球标准的团队合作者，以便了解项目交付的风险。

• 确保技术分析的质量和解决问题的专业知识。

• 查看代码，用例并确保其符合要求。

Apache Spark是应用最广泛的技术之一，它改变了许多IT行业的面貌，并帮助他们实现了目前的成就。

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