Para que serve o Spark dados?

Ele permite consultar dados estruturados dentro de programas Spark, usando SQL ou uma API DataFrame familiar. O Spark SQL oferece suporte à sintaxe HiveQL e permite o acesso a armazenamentos existentes do Apache Hive.
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Como usar o Spark SQL?

O primeiro passo para usar o Spark SQL é carregar os dados em um RDD, existem várias fontes de dados possíveis, como banco de dados relacionais e NoSQL, arquivos e dados recebidos pela internet, depois com os dados em um RDD é possível criar um DataFrame que terá a estrutura de uma tabela.
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Quais são os 3 modos de execução do Spark?

Modos de Execução no Spark
  • – Cluster.
  • – Client.
  • – Local.
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Qual a técnica de programação utilizada no Spark?

Para desenvolvedores

O Apache Spark sustenta de modo nativo Java, Scala, R e Python, oferecendo a você várias linguagens para a criação de aplicativos.
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Qual é o tipo de dados básico usado no Apache Spark?

O Spark Core é a parte central do Apache Spark, responsável por fornecer transmissão distribuída de tarefas, agendamento e funcionalidade de E/S. O mecanismo Spark Core usa o conceito de um Resilient Distributed Dataset (RDD) como tipo de dados básico.
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BIG DATA | O que é Spark e para que serve?

Quais são os 3 tipos de dados?

Os tipos de dados que um algoritmo pode manipular são: dados numéricos, dados literais e dados lógicos.
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O que é Hadoop e Spark?

Para armazenar, gerenciar e processar big data, o Apache Hadoop separa os conjuntos de dados em subconjuntos ou partições menores. Em seguida, armazena as partições em uma rede distribuída de servidores. Da mesma forma, o Apache Spark processa e analisa big data em nós distribuídos para fornecer insights de negócios.
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O que é linguagem Spark?

O Apache Spark é um framework de processamento de dados de código aberto (open-source) que pode ser usado para realizar processamento e análise de Big Data e operações de aprendizado de máquina (Machine Learning). É conhecido por sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados de maneira rápida e eficiente.
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O que é Spark e PySpark?

O Apache Spark, uma das ferramentas mais populares nesse cenário, oferece capacidades de processamento distribuído de dados. O PySpark, sua interface para Python, torna a potência do Spark acessível a Cientistas de Dados familiarizados com essa linguagem.
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Para que serve o Hadoop?

O software Apache Hadoop é um framework de código aberto que permite o armazenamento e processamento distribuídos de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples.
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Como iniciar o Spark?

Para usar o Spark é necessário que o Java esteja instalado em seu computador, para isso acesse esse link, baixe o instalador do Java, abra-o e aperte em instalar.
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Quais os conjuntos de dados nativos do Spark?

O Apache Spark oferece suporte nativo a Java, Scala, SQL e Python, oferecendo a você várias linguagens para a criação de aplicativos.
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Qual a estrutura central do Apache Spark?

O Apache Spark tem uma arquitetura hierárquica mestre/escravo. O Spark Driver é o nó principal que controla o gerenciador de cluster, que gerencia os nós de trabalho (escravos) e fornece resultados de dados para o aplicativo cliente.
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Como criar um dataFrame no Spark?

Para criar um dataFrame no contexto do spark, usamos o comando "createDataFrame". Para criarmos um dataFrame manualmente, vamos usar o objeto "Row", que representa a linha do dataset dentro do frame. Ele é parte da Biblioteca "PySpark. SQL", logo, precisamos importa-lo para utilizar.
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Como importar spark?

Para import/exportar dados usando Python para Spark
  1. Vá em Extensões > Custom Node Dialog Builder.
  2. Em Properties Properties, selecione Python para Spark para o Tipo de Script e selecione Importar ou Exportar para o Tipo de Nó.
  3. Insira outras propriedades conforme desejado, como um Nome de Diálogo.
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Como instalar o Spark no Windows 10?

Aprenda como instalar o Apache Spark
  1. Instale o JDK aqui (instale em um diretório sem espaços).
  2. Depois de instalar o JDK, verifique se ele foi instalado corretamente navegando via prompt até a pasta "bin" dentro do diretório do JDK 1.7 e digitando o seguinte comando: ...
  3. Instale o software do SPARK aqui.
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O que faz o Databricks?

Databricks é uma plataforma que permite a criação de fluxos de trabalho unificados, possibilitando o gerenciamento completo de projetos de dados em um único local. Ou seja, é uma ferramenta que auxilia na integração e automatização de processos envolvendo a análise ou modelagem de dados.
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Como instalar o PySpark?

Para instalar o PySpark no Colab, basta digitar o comando !pip install, o nome do pacote pyspark e a versão, adicionando o sufixo ==3.3.1 ao nome do pacote. Fique sempre atento(a) à versão recomendada para o projeto que está trabalhando. E é isso! Apenas com esse comando você consegue começar a trabalhar com o PySpark.
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Quem criou o Spark?

Segundo o criador do Spark, Matei Zaharia, podemos defini-lo como uma ferramenta computação paralela que generaliza o modelo de programação do Map-Reduce, aproveitando assim todos as vantagens já implementadas pelo Hadoop e desenvolvendo melhorias como veremos a seguir.
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O que é Spark Context?

Hadoop Files System (HDFS): é um sistema de arquivos distribuído que lida com grandes conjuntos de dados executados em hardware comum. Ele é usado para dimensionar um único cluster Apache Hadoop para inúmeros nós. SparkContext: é o objeto que permite a porta de entrada do Spark ao programa que está sendo desenvolvido.
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Quem criou o Apache Spark?

Está sendo desenvolvido desde de 2009 pelo AMPLab da Universidade de Califórnia em Berkeley e em 2010 seu código foi aberto como projeto da fundação Apache.
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Qual a linguagem do Hadoop?

O Apache Hadoop se beneficia da linguagem Java porque a plataforma é muito escalável, permitindo que usuários adicionem mais hardware e software para aumentar a capacidade de processamento.
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Quem utiliza o Hadoop?

A NASA, o Twitter e o Netflix são grandes empresas que utilizam dessa plataforma. Existem dois componentes principais no Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS), que é o armazenamento de arquivo, e o já falado aqui MapReduce.
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O que é um cluster Hadoop?

Hadoop é uma estrutura de software open-source para armazenar dados e executar aplicações em clusters de hardwares comuns. Ele fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dado, grande poder de processamento e a capacidade de lidar quase ilimitadamente com tarefas e trabalhos ocorrendo ao mesmo tempo.
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O que é o Big Data Analytics?

Big Data Analytics é uma tecnologia que permite o processamento de dados estruturados (mais completos e já organizados em um banco de dados ou solução semelhante) e não estruturados (incompletos e precisam de organização) com alto desempenho e disponibilidade, permitindo sua análise com eficiência.
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