స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ట్యుటోరియల్ - అపాచీ స్పార్క్ ఉపయోగించి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అనేది కోర్ స్పార్క్ API యొక్క పొడిగింపు, ఇది లైవ్ డేటా స్ట్రీమ్‌ల యొక్క స్కేలబుల్, హై-త్రూపుట్, ఫాల్ట్-టాలరెంట్ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. ప్రత్యక్ష డేటాను ప్రసారం చేయడానికి స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు మరియు ప్రాసెసింగ్ నిజ సమయంలో జరుగుతుంది. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యొక్క ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న యూజర్ బేస్ ఉబెర్, నెట్‌ఫ్లిక్స్ మరియు పిన్‌టెస్ట్ వంటి ఇంటి పేర్లను కలిగి ఉంటుంది.

రియల్ టైమ్ డేటా అనలిటిక్స్ విషయానికి వస్తే, స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ వేగవంతమైన మరియు ప్రత్యక్ష ప్రాసెసింగ్ కోసం డేటాను తీసుకోవడానికి ఒకే వేదికను అందిస్తుంది మరియు అదే మీ నైపుణ్యాన్ని రుజువు చేస్తుంది.ఈ బ్లాగ్ ద్వారా, స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యొక్క ఈ క్రొత్త ఉత్తేజకరమైన డొమైన్‌కు నేను మిమ్మల్ని పరిచయం చేస్తాను మరియు మేము పూర్తి వినియోగ కేసు ద్వారా వెళ్తాము, ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఉపయోగించి.

ఈ బ్లాగులో పొందుపరచబడే విషయాలు క్రిందివి:

1. స్ట్రీమింగ్ అంటే ఏమిటి?
2. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఎందుకు?
3. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అవలోకనం
4. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఫీచర్స్
5. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఫండమెంటల్స్
   5.1 స్ట్రీమింగ్ సందర్భం
   5.2 DStream
   5.3 కాషింగ్ / నిలకడ
   5.4 సంచితాలు, బ్రాడ్‌కాస్ట్ వేరియబుల్స్ మరియు చెక్‌పాయింట్లు
6. కేస్ - ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ ఉపయోగించండి

స్ట్రీమింగ్ అంటే ఏమిటి?

డేటా స్ట్రీమింగ్ అనేది డేటాను బదిలీ చేయడానికి ఒక సాంకేతికత, తద్వారా ఇది స్థిరమైన మరియు నిరంతర స్ట్రీమ్‌గా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. ఇంటర్నెట్ పెరుగుదలతో స్ట్రీమింగ్ టెక్నాలజీలు చాలా ముఖ్యమైనవి.

మూర్తి: స్ట్రీమింగ్ అంటే ఏమిటి?

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఎందుకు?

ట్విట్టర్, స్టాక్ మార్కెట్ మరియు భౌగోళిక వ్యవస్థలు వంటి వివిధ వనరుల నుండి రియల్ టైమ్ డేటాను ప్రసారం చేయడానికి మరియు వ్యాపారాలకు సహాయపడటానికి శక్తివంతమైన విశ్లేషణలను నిర్వహించడానికి మేము స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

మూర్తి: స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఎందుకు?

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అవలోకనం

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ రియల్ టైమ్ స్ట్రీమింగ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది కోర్ స్పార్క్ API కి ఉపయోగకరమైన అదనంగా ఉంది. స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ప్రత్యక్ష డేటా స్ట్రీమ్‌ల యొక్క అధిక-నిర్గమాంశ మరియు తప్పు-తట్టుకోగల స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది.

మూర్తి: స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్‌లో స్ట్రీమ్‌లు

ప్రాథమిక స్ట్రీమ్ యూనిట్ DStreamఇది ప్రాథమికంగా నిజ-సమయ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి RDD ల శ్రేణి.

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఫీచర్స్

1. స్కేలింగ్: స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ వందలాది నోడ్‌లకు సులభంగా స్కేల్ చేయగలదు.
2. వేగం: ఇది ఒకతక్కువ జాప్యం.
3. తప్పు సహనం: స్పార్క్ ఇ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందివైఫల్యాల నుండి తేలికగా కోలుకోండి.
4. అనుసంధానం: స్పార్క్ బ్యాచ్ మరియు రియల్ టైమ్ ప్రాసెసింగ్‌తో కలిసిపోతుంది.
5. వ్యాపార విశ్లేషణ: స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యువ్యాపార విశ్లేషణలో ఉపయోగించగల వినియోగదారుల ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి sed.

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ వర్క్ఫ్లో

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ వర్క్ఫ్లో నాలుగు ఉన్నత-స్థాయి దశలు ఉన్నాయి. మొదటిది వివిధ వనరుల నుండి డేటాను ప్రసారం చేయడం. ఈ మూలాలు రియల్ టైమ్ స్ట్రీమింగ్ కోసం అక్కా, కాఫ్కా, ఫ్లూమ్, AWS లేదా పార్క్వెట్ వంటి డేటా వనరులను ప్రసారం చేయవచ్చు. రెండవ రకం వనరులలో స్టాటిక్ / బ్యాచ్ స్ట్రీమింగ్ కోసం HBase, MySQL, PostgreSQL, సాగే శోధన, మొంగో DB మరియు కాసాండ్రా ఉన్నాయి. ఇది జరిగిన తర్వాత, స్పార్క్ దాని MLlib API ద్వారా డేటాపై మెషిన్ లెర్నింగ్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఇంకా, ఈ డేటాపై తదుపరి కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి స్పార్క్ SQL ఉపయోగించబడుతుంది. చివరగా, స్ట్రీమింగ్ అవుట్‌పుట్‌ను హెచ్‌బేస్, కాసాండ్రా, మెమ్‌ఎస్‌క్యూల్, కాఫ్కా, సాగే శోధన, హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్ మరియు లోకల్ ఫైల్ సిస్టమ్ వంటి వివిధ డేటా నిల్వ వ్యవస్థల్లో నిల్వ చేయవచ్చు.

మూర్తి: స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యొక్క అవలోకనం

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఫండమెంటల్స్

1. స్ట్రీమింగ్ సందర్భం
2. DStream
3. కాషింగ్
4. సంచితాలు, బ్రాడ్‌కాస్ట్ వేరియబుల్స్ మరియు చెక్‌పాయింట్లు

స్ట్రీమింగ్ సందర్భం

స్ట్రీమింగ్ సందర్భం స్పార్క్‌లోని డేటా ప్రవాహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది నమోదు చేస్తుంది ఇన్పుట్ DStream ఉత్పత్తి చేయడానికి a స్వీకర్త వస్తువు. ఇది స్పార్క్ కార్యాచరణకు ప్రధాన ప్రవేశ స్థానం. సందర్భం నుండి ప్రాప్యత చేయగల ట్విట్టర్, అక్కా యాక్టర్ మరియు జీరోఎమ్‌క్యూ వంటి మూలాల యొక్క డిఫాల్ట్ అమలులను స్పార్క్ అందిస్తుంది.

స్పార్క్కాంటెక్స్ట్ ఆబ్జెక్ట్ నుండి స్ట్రీమింగ్కాంటెక్స్ట్ ఆబ్జెక్ట్ సృష్టించబడుతుంది. స్పార్క్కాంటెక్స్ట్ స్పార్క్ క్లస్టర్‌కు కనెక్షన్‌ను సూచిస్తుంది మరియు ఆ క్లస్టర్‌లో RDD లు, అక్యుమ్యులేటర్లు మరియు ప్రసార వేరియబుల్‌లను సృష్టించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

దిగుమతి org.apache.spark._ దిగుమతి org.apache.spark.streaming._ var ssc = క్రొత్త స్ట్రీమింగ్కాంటెక్స్ట్ (sc, సెకండ్స్ (1))

DStream

విచక్షణారహిత ప్రవాహం (DStream) అనేది స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అందించిన ప్రాథమిక సంగ్రహణ. ఇది డేటా యొక్క నిరంతర ప్రవాహం. ఇది డేటా సోర్స్ లేదా ఇన్పుట్ స్ట్రీమ్ను మార్చడం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా స్ట్రీమ్ నుండి స్వీకరించబడుతుంది.

సి ++ లో శ్రేణిని క్రమబద్ధీకరించండి

మూర్తి: ఇన్‌పుట్ DStream నుండి పదాలను సంగ్రహిస్తోంది

అంతర్గతంగా, ఒక DStream నిరంతర RDD ల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది మరియు ప్రతి RDD ఒక నిర్దిష్ట విరామం నుండి డేటాను కలిగి ఉంటుంది.

ఇన్పుట్ DStreams: ఇన్పుట్ DStreams స్ట్రీమింగ్ మూలాల నుండి స్వీకరించబడిన ఇన్‌పుట్ డేటా స్ట్రీమ్‌ను సూచించే DStreams.

మూర్తి: ప్రతి బ్యాచ్ RDD లను కలిగి ఉన్న ఇన్పుట్ DStream లోకి రిసీవర్ డేటాను పంపుతుంది

ప్రతి ఇన్పుట్ DStream ఒక రిసీవర్ ఆబ్జెక్ట్‌తో అనుబంధించబడింది, ఇది మూలం నుండి డేటాను స్వీకరిస్తుంది మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం స్పార్క్ మెమరీలో నిల్వ చేస్తుంది.

DStreams పై పరివర్తనాలు:

DStream లో వర్తించే ఏదైనా ఆపరేషన్ అంతర్లీన RDD లపై కార్యకలాపాలకు అనువదిస్తుంది. రూపాంతరాలు ఇన్పుట్ DStream నుండి డేటాను RDD ల మాదిరిగానే సవరించడానికి అనుమతిస్తాయి. సాధారణ స్పార్క్ RDD లలో లభించే అనేక పరివర్తనలకు DStreams మద్దతు ఇస్తాయి.

మూర్తి: DStream ట్రాన్స్ఫర్మేషన్స్

DStreams లో జనాదరణ పొందిన కొన్ని పరివర్తనాలు క్రిందివి:

అవుట్పుట్ DStreams:

అవుట్పుట్ ఆపరేషన్లు DStream యొక్క డేటాను డేటాబేస్ లేదా ఫైల్ సిస్టమ్స్ వంటి బాహ్య వ్యవస్థలకు నెట్టడానికి అనుమతిస్తాయి. అవుట్పుట్ ఆపరేషన్లు అన్ని DStream పరివర్తనాల యొక్క వాస్తవ అమలును ప్రేరేపిస్తాయి.

మూర్తి: DStreams పై అవుట్పుట్ ఆపరేషన్లు

కాషింగ్

DStreams స్ట్రీమ్ యొక్క డేటాను మెమరీలో క్యాష్ చేయడానికి / కొనసాగించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతించండి. DStream లోని డేటా చాలాసార్లు లెక్కించబడితే ఇది ఉపయోగపడుతుంది. దీనిని ఉపయోగించి చేయవచ్చు కొనసాగండి () DStream లో పద్ధతి.

మూర్తి: 2 నోడ్లలోకి కాషింగ్

నెట్‌వర్క్ ద్వారా డేటాను స్వీకరించే ఇన్‌పుట్ స్ట్రీమ్‌ల కోసం (కాఫ్కా, ఫ్లూమ్, సాకెట్స్ మొదలైనవి),లోపం-సహనం కోసం డేటాను రెండు నోడ్లకు ప్రతిబింబించడానికి డిఫాల్ట్ నిలకడ స్థాయి సెట్ చేయబడింది.

సంచితాలు, బ్రాడ్‌కాస్ట్ వేరియబుల్స్ మరియు చెక్‌పాయింట్లు

సంచితాలు: సంచితాలు అసోసియేటివ్ మరియు కమ్యుటేటివ్ ఆపరేషన్ ద్వారా మాత్రమే జోడించబడే వేరియబుల్స్. కౌంటర్లు లేదా మొత్తాలను అమలు చేయడానికి అవి ఉపయోగించబడతాయి. నడుస్తున్న దశల పురోగతిని అర్థం చేసుకోవడానికి UI లో సంచితాలను ట్రాక్ చేయడం ఉపయోగపడుతుంది. స్పార్క్ స్థానికంగా సంఖ్యా సంచితాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. మేము పేరులేని లేదా పేరులేని సంచితాలను సృష్టించవచ్చు.

ప్రసార వేరియబుల్స్: ప్రసార వేరియబుల్స్ ప్రతి మెషీన్లో చదవడానికి-మాత్రమే వేరియబుల్ కాష్ చేయడానికి ప్రోగ్రామర్ను అనుమతించండి. ప్రతి నోడ్‌కు పెద్ద ఇన్‌పుట్ డేటాసెట్ యొక్క కాపీని సమర్థవంతంగా ఇవ్వడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. కమ్యూనికేషన్ వ్యయాన్ని తగ్గించడానికి సమర్థవంతమైన ప్రసార అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి ప్రసార వేరియబుల్స్ పంపిణీ చేయడానికి కూడా స్పార్క్ ప్రయత్నిస్తుంది.

చెక్‌పాయింట్లు: చెక్‌పాయింట్లు గేమింగ్‌లోని చెక్‌పోస్టుల మాదిరిగానే ఉంటాయి. వారు దీన్ని 24/7 రన్ చేస్తారు మరియు అప్లికేషన్ లాజిక్‌తో సంబంధం లేని వైఫల్యాలకు స్థితిస్థాపకంగా ఉంటారు.

మూర్తి: చెక్‌పాయింట్ల లక్షణాలు

కేస్ - ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ ఉపయోగించండి

ఇప్పుడు మేము స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యొక్క ముఖ్య అంశాలను అర్థం చేసుకున్నాము, స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ఉపయోగించి నిజ జీవిత సమస్యను పరిష్కరిద్దాం.

సమస్యల నివేదిక: ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ సిస్టమ్‌ను రూపొందించడానికి, ఇక్కడ మేము సంక్షోభ నిర్వహణ, సేవా సర్దుబాటు మరియు లక్ష్య మార్కెటింగ్ కోసం నిజ-సమయ మనోభావాలను కలిగి ఉంటాము.

సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ యొక్క అనువర్తనాలు:

• సినిమా విజయాన్ని ict హించండి
• రాజకీయ ప్రచార విజయాన్ని అంచనా వేయండి
• ఒక నిర్దిష్ట సంస్థలో పెట్టుబడి పెట్టాలా వద్దా అని నిర్ణయించుకోండి
• లక్ష్య ప్రకటన
• ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను సమీక్షించండి

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అమలు:

దిగువ నకిలీ కోడ్‌ను కనుగొనండి:

// అవసరమైన ప్యాకేజీలను స్పార్క్ ప్రోగ్రామ్ దిగుమతి org.apache.spark.streaming లోకి దిగుమతి చేయండి. : అర్రే [స్ట్రింగ్]) {if (args.length<4) { System.err.println('Usage: TwitterPopularTags ' + ' []') System.exit(1) } StreamingExamples.setStreamingLogLevels() //Passing our Twitter keys and tokens as arguments for authorization val Array(consumerKey, consumerSecret, accessToken, accessTokenSecret) = args.take(4) val filters = args.takeRight(args.length - 4) // Set the system properties so that Twitter4j library used by twitter stream // Use them to generate OAuth credentials System.setProperty('twitter4j.oauth.consumerKey', consumerKey) ... System.setProperty('twitter4j.oauth.accessTokenSecret', accessTokenSecret) val sparkConf = new SparkConf().setAppName('twitterSentiment').setMaster('local[2]') val ssc = new Streaming Context val stream = TwitterUtils.createStream(ssc, None, filters) //Input DStream transformation using flatMap val tags = stream.flatMap { status =>SortBy ని ఉపయోగించి హ్యాష్‌ట్యాగ్స్} // RDD పరివర్తన నుండి వచనాన్ని పొందండి, ఆపై ఫంక్షన్ ట్యాగ్స్.కౌంట్‌బైవాల్యూ () ను మ్యాప్ చేయండి. . val tags = t. ఖాళీలను విభజించండి .ఫిల్టర్ (_. ప్రారంభమవుతుంది ('#')). దిగువ కేసు ట్యాగ్‌లకు మార్చండి. . ప్రారంభం () ssc.awaitTermination ()}}

ఫలితాలు:

ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ స్ట్రీమింగ్ ప్రోగ్రామ్‌ను నడుపుతున్నప్పుడు ఎక్లిప్స్ IDE లో ప్రదర్శించబడే ఫలితాలు క్రిందివి.

మూర్తి: ఎక్లిప్స్ IDE లో సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ అవుట్పుట్

స్క్రీన్ షాట్ లో మనం చూడగలిగినట్లుగా, అన్ని ట్వీట్లు ట్వీట్లలోని విషయాల మనోభావానికి అనుగుణంగా పాజిటివ్, న్యూట్రల్ మరియు నెగటివ్ గా వర్గీకరించబడతాయి.

ట్వీట్ల సెంటిమెంట్స్ యొక్క అవుట్పుట్ ఫోల్డర్లు మరియు ఫైళ్ళలో అవి సృష్టించబడిన సమయానికి అనుగుణంగా నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ అవుట్పుట్ స్థానిక ఫైల్ సిస్టమ్ లేదా HDFS లో అవసరమైన విధంగా నిల్వ చేయవచ్చు. అవుట్పుట్ డైరెక్టరీ ఇలా ఉంది:

మూర్తి: మా ‘ట్విట్టర్’ ప్రాజెక్ట్ ఫోల్డర్ లోపల అవుట్పుట్ ఫోల్డర్లు

ఇక్కడ, ట్విట్టర్ డైరెక్టరీ లోపల, క్రింద చూపిన విధంగా ప్రతి ట్వీట్ కోసం టైమ్‌స్టాంప్‌తో పాటు ట్విట్టర్ వినియోగదారుల వినియోగదారు పేర్లను కనుగొనవచ్చు:

మూర్తి: టైమ్‌స్టాంప్‌తో ట్విట్టర్ వినియోగదారు పేర్లను కలిగి ఉన్న అవుట్‌పుట్ ఫైల్

ఇప్పుడు మనకు ట్విట్టర్ యూజర్ పేర్లు మరియు టైమ్‌స్టాంప్ వచ్చింది, ప్రధాన డైరెక్టరీలో నిల్వ చేసిన సెంటిమెంట్స్ మరియు ట్వీట్‌లను చూద్దాం. ఇక్కడ, ప్రతి ట్వీట్ తరువాత సెంటిమెంట్ ఎమోషన్ ఉంటుంది. నిల్వ చేయబడిన ఈ సెంటిమెంట్ సంస్థల యొక్క అనేక అంతర్దృష్టులను విశ్లేషించడానికి మరింత ఉపయోగించబడుతుంది.

మూర్తి: సెంటిమెంట్లతో ట్వీట్లను కలిగి ఉన్న అవుట్పుట్ ఫైల్

ట్వీకింగ్ కోడ్:

ఇప్పుడు, నిర్దిష్ట హ్యాష్‌ట్యాగ్‌లు (విషయాలు) కోసం మనోభావాలను పొందడానికి మా కోడ్‌ను కొద్దిగా సవరించుకుందాం. ప్రస్తుతం, అమెరికా అధ్యక్షుడు డొనాల్డ్ ట్రంప్ న్యూస్ ఛానల్స్ మరియు ఆన్‌లైన్ సోషల్ మీడియాలో ట్రెండింగ్‌లో ఉన్నారు. కీవర్డ్‌తో సంబంధం ఉన్న మనోభావాలను పరిశీలిద్దాం ‘ ట్రంప్ ‘.

మూర్తి: ‘ట్రంప్’ కీవర్డ్‌తో ట్వీట్లపై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ చేస్తున్నారు

ముందుకు కదులుతోంది:

మా సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ ప్రదర్శన నుండి మనం చూసినట్లుగా, మేము ‘ట్రంప్’ కోసం చేసినట్లే ప్రత్యేకమైన అంశాల మనోభావాలను సేకరించవచ్చు. అదేవిధంగా, సెంటిమెంట్ అనలిటిక్స్ను సంక్షోభ నిర్వహణ, సేవా సర్దుబాటు మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న సంస్థల లక్ష్య మార్కెటింగ్‌లో ఉపయోగించవచ్చు.

సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ కోసం స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్‌ను ఉపయోగించే కంపెనీలు ఈ క్రింది వాటిని సాధించడానికి అదే విధానాన్ని ఉపయోగించాయి:

1. కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది
2. పోటీ ప్రయోజనం పొందడం
3. బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ పొందడం
4. ఓడిపోయిన బ్రాండ్‌ను పునరుద్ధరించడం

దీనితో, మేము ఈ చివరికి వచ్చాము స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ ట్యుటోరియల్ బ్లాగ్. ఇప్పటికి, మీరు స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ అంటే ఏమిటో బాగా అర్థం చేసుకోవాలి. ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ యూజ్ కేసు మీకు స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ మరియు అపాచీ స్పార్క్లలో ఎదురయ్యే ఏవైనా భవిష్యత్ ప్రాజెక్టులలో పనిచేయడానికి అవసరమైన విశ్వాసాన్ని ఇస్తుంది. ఏదైనా విషయం మాస్టరింగ్ చేయడానికి ప్రాక్టీస్ కీలకం మరియు అపాచీ స్పార్క్ గురించి మరింత అన్వేషించడానికి ఈ బ్లాగ్ మీలో తగినంత ఆసక్తిని సృష్టించిందని నేను ఆశిస్తున్నాను.

ప్రారంభించడానికి ఎడురేకా నుండి కింది స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ యూట్యూబ్ ట్యుటోరియల్‌ను మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము:

స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్ | ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ ఉదాహరణ | ఎడురేకా

స్పార్క్ ట్యుటోరియల్‌లోని ఈ వీడియో సిరీస్ రియల్-లైఫ్ యూజ్ కేసులతో పాటు భాగాలకు పూర్తి నేపథ్యాన్ని అందిస్తుంది ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ , NBA గేమ్ ప్రిడిక్షన్ అనాలిసిస్ , భూకంప గుర్తింపు వ్యవస్థ , ఫ్లైట్ డేటా అనలిటిక్స్ మరియు సినిమా సిఫార్సు వ్యవస్థలు . కోడ్ నడుపుతున్న ఎవరికైనా ఆల్ రౌండ్ నైపుణ్యాన్ని అందించడానికి మేము వ్యక్తిగతంగా వినియోగ కేసులను రూపొందించాము.

మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీన్ని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని త్వరగా సంప్రదిస్తాము. మీరు స్పార్క్ నేర్చుకోవాలనుకుంటే మరియు స్పార్క్ డొమైన్‌లో వృత్తిని నిర్మించాలనుకుంటే మరియు రియల్ లైఫ్ వినియోగ కేసులతో RDD, స్పార్క్ స్ట్రీమింగ్, స్పార్క్ SQL, MLlib, గ్రాఫ్ఎక్స్ మరియు స్కాలా ఉపయోగించి పెద్ద ఎత్తున డేటా ప్రాసెసింగ్ చేయడానికి నైపుణ్యాన్ని పెంచుకోవాలనుకుంటే, మా ఇంటరాక్టివ్, లైవ్ ఆన్‌లైన్ ఇక్కడ, మీ అభ్యాస వ్యవధిలో మీకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి 24 * 7 మద్దతుతో వస్తుంది.