পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল - পাইথন ব্যবহার করে অ্যাপাচি স্পার্ক শিখুন

এমন একটি বিশ্বে যেখানে ডেটা এমন উদ্বেগজনক হারে উত্পন্ন হচ্ছে, সঠিক সময়ে সেই তথ্যটির সঠিক বিশ্লেষণ খুব দরকারী। রিয়েল-টাইমে বড় ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ সম্পাদন করার জন্য সবচেয়ে আশ্চর্যজনক কাঠামোর একটি হ'ল অ্যাপাচি স্পার্ক।একসাথে, বা পাইএসপার্ক সর্বাধিক সন্ধানের পরে শংসাপত্রের কোর্সগুলির মধ্যে একটি, যা স্পার্ককে তার অর্থের জন্য একটি রান প্রদান করে run। সুতরাং এই পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল ব্লগ, আমি নিম্নলিখিত বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা করব:

• পাইস্পার্ক কী?
• শিল্পে পাইস্পার্ক
• পাইথনের জন্য কেন?
• আরডিডি স্পার্ক করুন
• পাইসপার্কের সাথে মেশিন লার্নিং

পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল: পাইস্পার্ক কী?

অ্যাপাচি স্পার্ক একটি দ্রুত ক্লাস্টার কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক যা বিগ ডেটা প্রসেসিং, অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ইন-মেমরি গণনার উপর ভিত্তি করে, এটি বেশ কয়েকটি অন্যান্য বড় ডেটা ফ্রেমওয়ার্কগুলির চেয়ে সুবিধা অর্জন করে।

মূলত স্কেলা প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে লেখা, ওপেন সোর্স সম্প্রদায়টি অ্যাপাচি স্পার্কের জন্য পাইথনকে সমর্থন করার জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম তৈরি করেছে developed পাইস্পার্ক তথ্য গ্রন্থাগারটির মাধ্যমে অ্যাপাচি স্পার্ক এবং পাইথনের আরডিডিগুলির সাথে ইন্টারফেসটিকে ইন্টারফেসে সহায়তা করে পাই 4 জ অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা পাইসপার্ককে অন্যের চেয়ে ভাল কাঠামো তৈরি করে:

• দ্রুততা: এটি traditionalতিহ্যবাহী বড়-আকারের ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্কগুলির চেয়ে 100x দ্রুত
• শক্তিশালী ক্যাচিং: সাধারণ প্রোগ্রামিং স্তরটি শক্তিশালী ক্যাচিং এবং ডিস্ক অধ্যবসায়ের ক্ষমতা সরবরাহ করে
• স্থাপনা: মেসোস, হ্যাডোপ ইয়ার্নের মাধ্যমে, বা স্পার্কের নিজস্ব ক্লাস্টার ম্যানেজারের মাধ্যমে স্থাপন করা যেতে পারে
• প্রকৃত সময়: ইন-মেমরি গণনার কারণে রিয়েল-টাইম গণনা এবং কম বিলম্ব
• বহুগ্লোট: স্কেলা, জাভা, পাইথন এবং আরে প্রোগ্রামিং সমর্থন করে

আসুন আমাদের পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল ব্লগটি নিয়ে এগিয়ে চলুন এবং দেখুন শিল্পে স্পার্কটি কোথায় ব্যবহৃত হয়।

শিল্পে পাইস্পার্ক

প্রতিটি শিল্প বিগ ডেটা এবং যেখানে বিগ ডেটা রয়েছে সেখানে বিশ্লেষণের সাথে জড়িত থাকে around সুতরাং আসুন দেখে নেওয়া যাক বিভিন্ন শিল্প যেখানে অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহৃত হয়।

জাভাতে একটি এক্সএমএল ফাইল পার্স করা হচ্ছে

অর্ধেক অনলাইন স্ট্রিমিংয়ের দিকে বাড়ছে সবচেয়ে বড় শিল্প। নেটফ্লিক্স এর গ্রাহকদের ব্যক্তিগতকৃত অনলাইন প্রস্তাবনা সরবরাহ করতে রিয়েল-টাইম স্ট্রিম প্রসেসিংয়ের জন্য অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করে। এটি প্রক্রিয়া করে 450 বিলিয়ন প্রতি দিন ইভেন্টগুলি যা সার্ভার-সাইড অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রবাহিত হয়।

অর্থায়ন অন্য সেক্টর যেখানে অ্যাপাচি স্পার্কের রিয়েল-টাইম প্রসেসিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ব্যাংকগুলি স্পার্ককে সামাজিক মিডিয়া প্রোফাইলগুলি অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ করতে, অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে ব্যবহার করে যা তাদের সঠিক ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে creditণ ঝুঁকি মূল্যায়ন , লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন এবং গ্রাহক বিভাজন। গ্রাহক মন্থন স্পার্ক ব্যবহার করে হ্রাসও করা হয়। জালিয়াতি সনাক্তকরণ মেশিন লার্নিংয়ের একটি সর্বাধিক ব্যবহৃত অঞ্চল যেখানে স্পার্ক জড়িত।

স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহকারীরা অ্যাপাচি স্পার্ক টু ব্যবহার করছে রোগীর রেকর্ড বিশ্লেষণ করুন ক্লিনিক থেকে ছাড়ার পরে কোন রোগীদের স্বাস্থ্য সংক্রান্ত সমস্যার মুখোমুখি হতে পারে তা সনাক্ত করতে অতীতের ক্লিনিকাল ডেটা সহ data অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করা হয় জিনোমিক সিকোয়েন্সিং জিনোম ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় কমাতে।

খুচরা ও ই-বাণিজ্য এমন একটি শিল্প যা বিশ্লেষণ এবং লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন ব্যবহার ব্যতীত কেউ এটিকে চলছে বলে কল্পনাও করতে পারে না। একটি বৃহত্তম ই-বাণিজ্য প্ল্যাটফর্ম আজ of আলিবাবা ডেটাগুলির পেটবাইটগুলি বিশ্লেষণ করতে বিশ্বের বৃহত্তম স্ফুলিঙ্গ কাজগুলি চালায়। আলিবাবা পারফর্ম করে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন চিত্রের ডেটাতে। ইবে সরবরাহ করতে অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করে লক্ষ্যযুক্ত অফার , গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা অনুকূল।

ভ্রমণ শিল্পগুলিও অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করে। ট্রিপএডভাইজার , একটি শীর্ষস্থানীয় ভ্রমণ ওয়েবসাইট যা ব্যবহারকারীদের নিখুঁত ভ্রমণের পরিকল্পনা করতে সহায়তা করে এটির গতি বাড়ানোর জন্য অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করছে ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক সুপারিশ .ট্রিপএডভাইজার দ্বারা লক্ষ লক্ষ ভ্রমণকারীদের পরামর্শ দেওয়ার জন্য অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করা হয় শত শত ওয়েবসাইটের তুলনা করা তার গ্রাহকদের জন্য সেরা হোটেল দামগুলি সন্ধান করতে।

এই পাইস্পার্ক টিউটোরিয়ালটির একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকটি হল কেন আমাদের পাইথনের জন্য যাওয়া দরকার তা বোঝা? জাভা, স্কালা বা আর কেন নয়?

নতুন আপডেট পেতে আমাদের ইউটিউব চ্যানেলে সাবস্ক্রাইব করুন ..!

পাইথনের জন্য কেন?

শেখা সহজ: প্রোগ্রামারদের জন্য পাইথন এর বাক্য গঠন এবং স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির কারণে তুলনামূলকভাবে শিখতে সহজ। তদুপরি, এটি একটি গতিশীল টাইপ করা ভাষা, যার অর্থ আরডিডিগুলি একাধিক ধরণের অবজেক্ট ধারণ করতে পারে।

গ্রন্থাগারগুলির একটি বিশাল সেট: স্কালায় মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাইথনের মতো পর্যাপ্ত ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরি নেই। তদুপরি, স্কালায় ভাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং স্থানীয় ডেটা ট্রান্সফর্মেশনগুলির অভাব রয়েছে।

বিশাল সম্প্রদায় সমর্থন: পাইথনের কয়েক মিলিয়ন বিকাশকারী সহ একটি বিশ্বব্যাপী সম্প্রদায় রয়েছে যা হাজার হাজার ভার্চুয়াল এবং শারীরিক অবস্থানগুলিতে অনলাইন এবং অফলাইনে ইন্টারেক্ট করে।

এই পিএসপার্ক টিউটোরিয়ালের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল আরডিডি ব্যবহার। আরডিডি কী তা বুঝতে দিন

আরডিডি স্পার্ক করুন

যখন এটি পুনরাবৃত্ত ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিংয়ের কথা আসে, অর্থাত গণনাগুলিতে একাধিক কাজের উপর ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করা হয় তখন আমাদের একাধিক কাজের মধ্যে ডেটা পুনরায় ব্যবহার বা ভাগ করে নেওয়া দরকার। হ্যাডোপের মতো আগের ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে একাধিক ক্রিয়াকলাপ / কাজের মতো কাজ করার সময় সমস্যা হয়েছিল

• মধ্যবর্তী স্টোরেজ যেমন এইচডিএফএসে ডেটা সঞ্চয় করা
• একাধিক আই / ও জব গণনাগুলি ধীর করে দেয়
• প্রতিলিপি এবং সিরিয়ালাইজেশন যা প্রক্রিয়াটিকে আরও ধীর করে তোলে

আরডিডিগুলি দোষ-সহনশীল বিতরিত ইন-মেমরি গণনাগুলি সক্ষম করে সমস্ত সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করে। আরডিডি সংক্ষিপ্ত স্থিতিস্থাপক বিতরণ ডেটাসেটস। আরডিডি হ'ল একটি বিতরণ করা মেমরি বিমূর্ততা যা প্রোগ্রামারদের একটি ত্রুটি-সহনীয় পদ্ধতিতে বৃহত ক্লাস্টারে মেমরির গণনা সম্পাদন করতে দেয়। তারা কেবলমাত্র পঠনযোগ্য সামগ্রীর সংগ্রহ মেশিনগুলির একটি সেট জুড়ে পার্টিশন করা হয়েছে যা পার্টিশনটি হারিয়ে গেলে পুনর্নির্মাণ করা যায়। আরডিডিগুলিতে বেশ কয়েকটি অপারেশন করা হয়:

• রূপান্তর: রূপান্তরগুলি বিদ্যমান বিদ্যমান থেকে একটি নতুন ডেটাसेट তৈরি করে। অলস মূল্যায়ন
  
• ক্রিয়া: আরডিডিগুলিতে যখন ক্রিয়াকলাপ ডাকা হয় তখন স্পার্ক কার্যকর করার জন্য গণনাগুলিকে বাধ্য করে
  

আসুন কয়েকটি রূপান্তর, ক্রিয়া এবং ক্রিয়াগুলি বুঝতে পারি

একটি ফাইল পড়া এবং শীর্ষ এন উপাদানগুলি প্রদর্শন করা:

rdd = sc.textFile ('ফাইল: /// হোম / এডুরিকা / ডেস্কটপ / নমুনা') rdd.take (n)

আউটপুট:

[u'Deforestation মূল পরিবেশ এবং সামাজিক ইস্যু হিসাবে উত্থিত যা এখন একটি শক্তিশালী রাক্ষস হিসাবে রূপ নিয়েছে। ', ইউ'আমি অবশ্যই বনজ কাটার কারণে উদ্ভূত সমস্যাগুলি সমাধানের কারণ, প্রভাব এবং উপায় সম্পর্কে অবশ্যই আমাদের জানতে হবে। ', আপনি' আপনার বাচ্চাদের এবং শিশুদের সমস্যা সম্পর্কে সচেতন হওয়ার পাশাপাশি বিদ্যালয়ে বা স্কুলের বাইরে রচনা রচনা প্রতিযোগিতায় অংশ নিতে সহায়তা করার জন্য আমরা বনভূমি কাটা নিয়ে দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত প্রবন্ধ সরবরাহ করেছি। ', u'আপনি ক্লাস স্ট্যান্ডার্ড অনুযায়ী নীচে প্রদত্ত যে কোনও বন উজানের রচনা নির্বাচন করতে পারেন। ', u'Deforestation সমাজ এবং পরিবেশের জন্য বৃহত্তম বিশ্বব্যাপী সমস্যা হিসাবে উত্থিত হচ্ছে।']

লোয়ারকেস এবং বিভাজনে রূপান্তর করা: (নিম্ন এবং বিভক্ত)

ডিফ ফানক (লাইন): লাইনগুলি = লাইন.লুয়ার () লাইনগুলি = লাইনগুলি spস্প্লিট () রিটার্ন লাইন rdd1 = rdd.map (ফানক) rdd1.take (5)

আউটপুট:

[[u'derestation ', u'is', u'arising ', u'as', u'hehe ', u'main', u'en्यावरনাল ', u'and', uosocial ', u'issue ', তুমি', 'উহস', ইউনু ', অবাক', .....। । । ]

স্টপওয়ার্ডস সরানো হচ্ছে: (ফিল্টার)

স্টপ_ওয়ার্ডস = ['ক', 'সব', '' ',' যেমন ',' হ'ল ',' আমি ',' আন ',' ও ',' থাক ',' থেকে ',' ছিল ' , 'আমি', 'আমি', 'কেন', 'সহ'] rdd2 = rdd1.filter (ল্যাম্বডা জেড: জেড স্টপ_ওয়ার্ডে নেই) rdd2.take (10)

আউটপুট:

[u'deforestation ', u'arising', u'main ', u'en वातावरনীয়', usocial ', u'issue', u'which ', u'has', u'now ', u'taken' ]

1 থেকে 500 পর্যন্ত সংখ্যার যোগফল: (হ্রাস)

যোগ_আরডিডিএইচ (sc।) সমান্তরাল (পরিসীমা (1,500)) যোগ_আরডি.ড্রেস (ল্যাম্বদা এক্স, y: x + y)

আউটপুট:

124750

পাইসপার্কের সাথে মেশিন লার্নিং

আমাদের পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল ব্লগ অব্যাহত রেখে আসুন কিছু BasketBall ডেটা বিশ্লেষণ করা যাক এবং ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করা যাক। সুতরাং, এখানে আমরা এনবিএর সমস্ত প্লেয়ারের বাস্কেটবল বাস্কেটবল ডেটা ব্যবহার করতে যাচ্ছি 1980 [3 পয়েন্টার প্রবর্তনের বছর]

ডেটা লোড হচ্ছে:

df = spark.read.option ('header', 'true') .option ('inferSchema', 'true') .csv ('ফাইল: ///home/edureka/Downloads/season_totals.csv')

মুদ্রণ কলাম:

মুদ্রণ (ডিএফ.কলাম)

আউটপুট:

['_c0', 'প্লেয়ার', 'পজ', 'বয়স', 'দল_আইডি', 'জি', 'জিএস', 'এমপি', 'এফজি', 'ফগা', 'এফজি_প্যাক্ট', 'এফজি 3', ' fg3a ',' fg3_pct ',' fg2 ',' fg2a ',' fg2_pct ',' efg_pct ',' ft ',' fta ',' ft_pct ',' orb ',' drb ',' trb ',' ast ' , 'stl', 'blk', 'tov', 'pf', 'pts', 'yr']

খেলোয়াড় বাছাই (অর্ডারবি) এবং টু পান্ডাস:

এখানে আমরা একটি মরসুমে পয়েন্টের ভিত্তিতে খেলোয়াড়দের বাছাই করছি।

df.orderBy ('pts', আরোহী = মিথ্যা)। লিমিট (10)। toPandas () [['বছর', 'প্লেয়ার', 'বয়স', 'পিটিএস', 'fg3']]

আউটপুট:

ডিএসএল এবং ম্যাটপ্ল্লিটিব ব্যবহার:

এখানে আমরা গড় সংখ্যা বিশ্লেষণ করছি 3 পয়েন্ট প্রচেষ্টা সময়সীমার প্রতিটি মরসুমের জন্য 36 মিনিট [পর্যাপ্ত বিশ্রামের সাথে আনুমানিক পূর্ণ এনবিএ গেমের সাথে সম্পর্কিত একটি বিরতি]। আমরা এই মেট্রিকটি 3-পয়েন্ট ক্ষেত্রের লক্ষ্য চেষ্টা (fg3a) এবং মিনিট খেলে (এমপি) ব্যবহার করে ফলাফলটি প্লট করে থাকি matlplotlib ।

pyspark.sql.funtions থেকে আমদানি করুন কল fga_py = df.groupBy ('yr') .agg ({'এমপি': 'যোগফল', 'fg3a': 'যোগফল'}) নির্বাচন করুন (কল ('yr')), ( 36 * কল ('যোগফল (fg3a)') / কল ('যোগফল (এমপি)')) ওরফে ('fg3a_p36m'))। প্ল্যাট আমদানি সিপর্ন হিসাবে প্ল্যান্ট আমদানি সিপর্ন হিসাবে ম্যাটপ্লটলিব আমদানি পাইপ্লট থেকে অর্ডার বাই ('yr') । ব্যবহার ('পঞ্চাশতম ') _ডিএফ = fga_py.toPandas () plt.plot (_df.yr, _df.fg3a_p36m, রঙ =' # CD5C5C ') plt.xlabel (' বছর ') _ = plt.title (' প্লেয়ার গড় 3-পয়েন্ট প্রচেষ্টা (প্রতি 36 মিনিট) ') plt.annotate (' 3 পয়েন্টার প্রবর্তিত ', xy = (1980, .5), xytext = (1981, 1.1), ফন্টসাইজ = 9, অ্যারপ্রোপস = ডিক (ফেসকালার =' ধূসর ', সঙ্কুচিত = 0, লাইনউইথ = 2)) plt.annotate (' এনবিএ 3-পয়েন্ট লাইনে সরানো হয়েছে ', xy = (1996, 2.4), xytext = (1991.5, 2.7), ফন্টসাইজ = 9, অ্যারপ্রোপস = ডিক (ফেসকালার = 'ধূসর', সঙ্কুচিত = 0, লাইনউইথ = 2)) plt.annotate ('এনবিএ 3-পয়েন্ট লাইন পিছনে সরানো হয়েছে', xy = (1998, 2.), জাইটেক্সট = (1998.5, 2.4), ফন্টসাইজ = 9, এ্যারপ্রপস = ডিক (ফেসকালার = 'ধূসর', সঙ্কুচিত = 0, লাইনউইথ = 2))

আউটপুট:

লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং ভেক্টর অ্যাসেমব্লার:

আমরা পরবর্তী 5 বছরের জন্য শট প্রচেষ্টার সংখ্যার মডেল করতে এই বক্ররেখায় একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ফিট করতে পারি। ভেক্টর অ্যাসেমব্লার ফাংশনটি ব্যবহার করে আমাদের একক কলামে আমাদের ডেটা রূপান্তর করতে হবে। এটা একটা প্রয়োজনীয়তা এমএলিবিতে লিনিয়ার রিগ্রেশন এপিআই এর জন্য।

pyspark.ML.feature আমদানি VectorAssembler t = VectorAssembler (ইনপুটকোলস [['yr'], আউটপুট কল = 'বৈশিষ্ট্য')) প্রশিক্ষণ = t.transfor (fga_py) .বিহীন কলাম ('yr', fga_py.yr)। সংকলন ('লেবেল ', fga_py.fg3a_p36m) training.toPandas ()। হেড ()

আউটপুট:

বিল্ডিং মডেল:

তারপরে আমরা আমাদের রূপান্তরিত ডেটা ব্যবহার করে আমাদের রৈখিক প্রতিরোধের মডেল অবজেক্টটি তৈরি করি।

pyspark.ML.regression আমদানি থেকে লিনিয়ারআগ্রেশন lr = লিনিয়াররেগ্রেশন (ম্যাক্সিটার = 10) মডেল = লিরফিট (প্রশিক্ষণ)

ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত মডেল প্রয়োগ করা:

আমরা আমাদের প্রশিক্ষিত মডেল অবজেক্ট মডেলটি ভবিষ্যতের 5 বছরের ডেটা সহ আমাদের মূল প্রশিক্ষণ সেটটিতে প্রয়োগ করি

pyspark.sql.types আমদানি সারি থেকে # ২০২০-২১ মৌসুমের প্রশিক্ষণ_ইয়ার্স = প্রশিক্ষণ_আর নির্বাচন করুন ('বছর')। rdd.map (ল্যাম্বদা এক্স: এক্স [0]) সংগ্রহ করুন) প্রশিক্ষণ_ y = প্রশিক্ষণ.সিলেক্ট করুন ('fg3a_p36 মি')। rdd.map (ল্যাম্বদা এক্স: x [0]) সংগ্রহ করুন () পূর্বাভাস_ইয়ার্স = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021] all_yrs = প্রশিক্ষণ_ইয়ার্স + পূর্বাভাস_ইয়ারস # বিল্ডিং টেস্টিং ডেটা ফ্রেম টেস্ট_আরডি = sc.parallelize (all_yrs) সারি = সারি ('yr') & ampmplt all_years_features = t.transfor (test_rdd.map (সারি) .toDF ()) # লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল df_results = মডেল.ট্রান্সফর্ম (all_years_features) .toPandas () প্রয়োগ করুন)

চূড়ান্ত পূর্বাভাস প্লট করা:

তারপরে আমরা আমাদের ফলাফলগুলি প্লট করতে এবং নির্দিষ্ট স্থানে গ্রাফটি সংরক্ষণ করতে পারি।

plt.plot (df_results.yr, df_results.prediction, লাইনউইথ = 2, লাইনস্টাইল = '-', রঙ = '# 224df7', লেবেল = 'এল 2 ফিট') plt.plot (প্রশিক্ষণ_আর, প্রশিক্ষণ_আর, রঙ = '# f08080 ', লেবেল = কিছুই নয়) plt.xlabel (' বছর ') plt.ylabel (' প্রচেষ্টা সংখ্যা ') plt.legnd (লোক = 4) _ = plt.title (' প্লেয়ার গড় 3-পয়েন্ট প্রচেষ্টা (প্রতি 36 মিনিট) ') plt.tight_layout () plt.savefig (' / home / edureka / ডাউনলোড / চিত্র / REGRESSION.png ')

আউটপুট:

এবং এই গ্রাফটি সহ, আমরা এই পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল ব্লগের শেষে এসেছি।

তো এই তো, বলছি!

আমি আশা করি পাইজপার্ক কী, পাইথন কেন স্পার্ক, আরডিডি-র জন্য উপযুক্ত এবং এই পাইস্পার্ক টিউটোরিয়াল ব্লগে পাইসপার্কের সাথে মেশিন লার্নিংয়ের এক ঝলক সম্পর্কে আপনারা একটি ধারণা পেয়েছেন। অভিনন্দন, আপনি আর পিআইএসপার্কের নবাগত নন। আপনি যদি পাইসপার্ক সম্পর্কে আরও জানতে এবং বিভিন্ন শিল্প ব্যবহারের কেসগুলি বুঝতে চান তবে আমাদের এ দেখুন পাইথনের সাথে স্পার্ক করুন ব্লগ

পাইসপার্ক কী তা এখন আপনি বুঝতে পেরেছেন, এটি পরীক্ষা করে দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা এডুরেকা দ্বারা। এডুরিকার পাইথ স্পার্ক ব্যবহার করে পাইথন স্পার্ক শংসাপত্রের প্রশিক্ষণ পাইথন ব্যবহার করে আপনাকে একটি সফল স্পার্ক বিকাশকারী হতে এবং ক্লৌডেরা হাদুপ এবং স্পার্ক বিকাশকারী শংসাপত্র পরীক্ষার (সিসিএ 175) জন্য আপনাকে প্রস্তুত করার জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান এবং দক্ষতা সরবরাহ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।