Maaş göstərilməyib
Məlumat mühəndisi kimi Databricks və Apache Spark istifadə edərək miqyaslana bilən məlumat platformaları yaradır və optimallaşdırır.
Apache Spark
Apache Spark, böyük həcmli məlumatların sürətli emalı üçün açıq mənbə platformasıdır. Bu texnologiya, məlumatların real vaxtda analiz edilməsini və emalını təmin edərək, şirkətlərə daha sürətli və effektiv qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Apache Spark, xüsusilə məlumat mühəndisləri və analitiklər üçün əhəmiyyətli bir vasitədir, çünki o, məlumatların paralel şəkildə işlənməsini və analitik proseslərin optimallaşdırılmasını təmin edir.
11aktiv vakansiya
Apache Spark bazarda indi
bu gün yenilənibMedian əməkhaqqı—
Şirkət işə götürür9
Açıq vakansiya11
Əsas şəhərBakı
Apache Spark üzrə indi işə götürürlər
Bazar analitikası
Apache Spark bacarığının bazarı — Azərbaycan
Məlumat aktual bazar vakansiyalarını əks etdirir və hər gün yenilənir. Həftəlik dinamika və kabinet analitikası HRX-dədir.
—
Median əməkhaqqı
bütün səviyyələr üzrə · 0 vakansiyaya görə
9
Şirkət işə götürür
hazırda
11
Açıq vakansiya
bu bacarıqla
Bakı
Əsas şəhər
vakansiya sayına görə
Apache Spark üzrə kim işə götürür
Top rollar və median əməkhaqqı.
- Data mühəndisi7 vakansiya
- AI mühəndisi1 vakansiya
- Data analitik1 vakansiya
- Maşın öyrənmə mühəndisi1 vakansiya
- Proqram mühəndisi1 vakansiya
Apache Spark ilə nə birləşdirilir
Yanaşı rast gəlinən bacarıqlar.
Apache Spark harada lazımdır
Sahələr üzrə tələb.
82%
18%
Apache Spark bacarığı tələb olunan vakansiyalar
11 vakansiya
Maaş göstərilməyib
Böyük verilənlər üzərində Apache Spark ilə paylanmış hesablama mühərrikini inkişaf etdirir və optimallaşdırır.
Müraciət etAsan müraciətAsan müraciət
Maaş göstərilməyib
Layihə və dəstək komandasında proqram təminatı inkişaf etdirir, C# və Angular bilikləri tələb olunur
Müraciət etAsan müraciətAsan müraciət
Maaş göstərilməyib
Məlumatların toplanması və transformasiyası üçün ETL/ELT pipeline-larını dizayn etmək üçün SQL və Python bilikləri tələb olunur.
Maaş göstərilməyib
Çoxqatlı məlumat axınları üçün strateji həllər hazırlayır, Python və SQL üzrə dərin bilik tələb olunur.
Maaş göstərilməyib
Data mühəndisi kimi məlumat bazalarını dizayn edir və Python, SQL biliklərinə malikdir
Maaş göstərilməyib
Maşın öyrənməsi modellərinin layihələndirilməsi və tətbiqi üçün mühəndis tələb olunur.
Müraciət etAsan müraciətAsan müraciət
Maaş göstərilməyib
Məlumat elmi layihələri üçün ETL qurur və ML modellərini idarə edir.
Apache Spark Azərbaycanda niyə tələb olunur
Apache Spark, böyük həcmli məlumatların sürətli emalı üçün açıq mənbə platformasıdır. Bu texnologiya, məlumatların real vaxtda analiz edilməsini və emalını təmin edərək, şirkətlərə daha sürətli və effektiv qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Apache Spark, xüsusilə məlumat mühəndisləri və analitiklər üçün əhəmiyyətli bir vasitədir, çünki o, məlumatların paralel şəkildə işlənməsini və analitik proseslərin optimallaşdırılmasını təmin edir.
Azərbaycan iş bazarında Apache Spark-a olan tələbat artmaqdadır. Azercell, PASHA Sığorta, Unibank və Kapital Bank kimi qabaqcıl şirkətlər, böyük həcmli məlumatların idarə olunması və analizi üçün bu texnologiyanı istifadə edir. Apache Spark, məlumat mühəndisləri, məlumat arxitekturları və məlumat analitikləri üçün vacib bir bacarıqdır və bu sahədə ixtisaslaşmış mütəxəssislər üçün geniş iş imkanları təqdim edir.
Bacarıq haqqında qısa
- Kateqoriya
- Məlumat Texnologiyaları
- Giriş səviyyəsi
- orta
- Yaxın rollar
- Data Engineer, Data Architect, Data Analyst, Engineering Manager
Apache Spark — tez-tez verilən suallar
Apache Spark — böyük həcmli məlumatların paylanmış şəkildə emalı üçün açıq mənbəli mühərrikdir. O, işi kompüter klasterləri arasında bölərək məlumatı bəzi ənənəvi alətlərdən (məsələn, Hadoop MapReduce) dəfələrlə sürətli emal edir. Batch və real-vaxt (streaming) emal, SQL-analitika və maşın öyrənməsi tapşırıqlarında istifadə olunur.
Əvvəlcə proqramlaşdırma dili (ən çox Python — PySpark, həmçinin Scala və ya Java) və SQL biliyi lazımdır. Öyrənmə RDD, DataFrame və Spark SQL anlayışları, sonra streaming (Structured Streaming) və MLlib ilə davam edir. Yerli quraşdırma və ya bulud platformalarında (Databricks) real datasetlər üzərində praktika ən effektivdir.
Spark tez-tez Hadoop/HDFS, bulud anbarları (S3), Kafka (streaming), Hive və müxtəlif verilənlər bazaları ilə birlikdə istifadə olunur. İdarəetmə üçün YARN və ya Kubernetes, ən populyar idarə olunan xidmət isə Databricks-dir. PySpark, Scala və SQL API-ləri ilə yazılır.
Bu bacarıq ən çox Data mühəndisi üçün tələb olunur, həmçinin Data mühəndisi, AI mühəndisi, Data analitik, Maşın öyrənmə mühəndisi, Proqram mühəndisi kimi vəzifələrdə rast gəlinir. Data mühəndisləri, big data mütəxəssisləri, data-analitiklər və maşın öyrənməsi mühəndisləri Spark-dan istifadə edir.
Hadoop MapReduce məlumatı əsasən diskdə emal edir, Spark isə mümkün olduqca yaddaşda (in-memory) işlədiyi üçün bəzi yüklərdə 10–100 dəfə sürətlidir. Hadoop həm də anbar (HDFS) və resurs idarəçiliyini (YARN) əhatə edir; Spark yalnız emal mühərrikidir və çox vaxt HDFS və ya bulud anbarı üzərində qurulur. Onlar rəqib deyil, tez-tez birlikdə işləyir.
Apache Spark tələb olunan rollar
Apache Spark ən çox hansı rol və vəzifələrin vakansiyalarında tələb olunur.
