Windows8にPHPをインストールする
IST：2014年10月17日午前7：00〜午前08:00
PDT：2014年10月16日午後6時30分から午後7時30分
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みなさん、こんにちは。2014年10月18日に、ApacheSparkとScalaで無料のウェビナーを実施しています。ウェビナーのタイトルは 「ApacheSparkとScalaによるビッグデータ処理」 。 このウェビナーでは、ApacheSparkとScalaに関する重要なトピックについて説明します。質問や疑問は、セッション中に明らかにすることができます。
取り上げるトピック：
- ビッグデータとは？
- Sparkとは何ですか？
- なぜSpark？
- Sparkエコシステム
- Scalaについてのメモ
- なぜScalaなのか？
- ハロースパーク–ハンズオン
なぜSpark？
Apache Sparkは、Hadoopコミュニティクラスター用のオープンソースクラスターコンピューティングフレームワークです。比類のない速度、使いやすさ、高度な分析により、大規模データに最適なデータ分析および処理エンジンの1つとなることができます。以下は、ApacheSparkを運用分析および調査分析のクロスオーバーヒットにする利点と機能です。
- Sparkで開発されたプログラムは、HadoopMapReduceで開発されたプログラムよりも100倍高速に実行されます。
- Sparkは80個の高レベル演算子をコンパイルします。
- Spark Streamingは、リアルタイムのデータ処理を可能にします。
- GraphXは、グラフィカルな計算のためのライブラリです。
- MLibは、Sparkの機械学習ライブラリです。
- 主にScalaで記述されたSparkは、JVMベースの運用システムに組み込むことができ、同時にREPL（読み取り、評価、処理、およびロード）の方法で使用することもできます。
- 強力なキャッシュ機能とディスク永続性機能を備えています。
- Spark SQLを使用すると、SQLクエリを上手に処理できます
- Apache Sparkは、Apache Mesos、HDFSのYarn、HBase、Cassandra、またはSpark Cluster Manager（Spark独自のクラスターマネージャー）を介してデプロイできます。
- SparkはScalaの機能スタイルとコレクションAPIをシミュレートします。これは、ScalaとJavaの開発者にとって大きな利点です。
Apache Sparkの必要性：
Sparkは、その日のニーズである速度、実行できるさまざまなタスク、柔軟性、品質データ分析、費用対効果などの点で、業界に計り知れないメリットをもたらしています。ハイエンドのリアルタイムビッグデータ分析ソリューションをIT業界に提供し、高まる顧客の需要に対応します。リアルタイム分析は、ビジネス機能を活用してヒープを構築します。 Hadoopとの互換性により、企業はHadoopを非常に簡単に採用できます。これは比較的新しいテクノロジーであり、ますます採用されているため、Sparkで学習した専門家や開発者に対する強いニーズがあります。