اسپارک گرافکس ٹیوٹوریل۔ اپاچی چنگاری میں گراف تجزیات

گراف ایکس گرافس اور گراف متوازی حساب کے لئے اپاچی اسپارک کا API ہے۔ گرافکس ETL (ایکسٹریکٹ ، ٹرانسفارم اینڈ بوجھ) کے عمل کو یکجا کرتا ہے ، ایک ہی سسٹم میں ایکسپلوریٹری تجزیہ اور تکراری گراف کمپیوٹیشن۔ گرافوں کا استعمال فیس بک کے دوستوں ، لنکڈ ان کے رابطوں ، انٹرنیٹ کے روٹرز ، ستاروں کے درمیان کہکشاؤں اور ستاروں کے درمیان تعلقات اور گوگل کے نقشہ جات میں دیکھا جاسکتا ہے۔ اگرچہ گراف کی گنتی کا تصور بہت آسان معلوم ہوتا ہے ، لیکن گراف کی ایپلی کیشنز آفتوں کی کھوج ، بینکاری ، اسٹاک مارکیٹ ، بینکاری اور جغرافیائی نظام میں استعمال ہونے والے معاملات میں محض چند ناموں کے استعمال کے ل lite لفظی طور پر لا محدود ہے۔اس API کا استعمال سیکھنا اس کا ایک اہم حصہ ہے .اس بلاگ کے ذریعہ ، ہم اسپارک گرافیکس کے تصورات ، اس کی خصوصیات اور اجزاء کو مثالوں کے ذریعے سیکھیں گے اور گرافکس کا استعمال کرتے ہوئے فلائٹ ڈیٹا اینالیٹکس کے مکمل استعمال کے معاملے کو دیکھیں گے۔

ہم اس اسپارک گراف ایکس بلاگ میں درج ذیل موضوعات کا احاطہ کریں گے۔

1. گراف کیا ہیں؟
2. گراف کمپیوٹیشن کے معاملات استعمال کریں
3. اسپارک گرافکس کیا ہے؟
4. گرافکس کی خصوصیات کو چنگاری کریں
5. مثال کے ساتھ گرافکس کو سمجھنا
6. کیس استعمال کریں - گرافکس کا استعمال کرتے ہوئے فلائٹ ڈیٹا تجزیہ کریں

گراف کیا ہیں؟

گراف ایک ریاضی کی ساخت ہے جس کی مقدار اشیاء کے ایک مجموعے کی ہوتی ہے جس میں اشیاء کے کچھ جوڑے کسی لحاظ سے وابستہ ہوتے ہیں۔ ان تعلقات کی نمائندگی گراف کی تشکیل کناروں اور عمودی خطوط کو استعمال کرکے کی جا سکتی ہے۔ عمودی چیزوں کی نمائندگی کرتے ہیں اور کناروں سے ان اشیاء کے مابین مختلف رشتوں کا پتہ چلتا ہے۔

اعداد و شمار: چنگاری گرافکس ٹیوٹوریل - گرافس میں عمودی کناروں ، کنارے اور سہارے

کمپیوٹر سائنس میں ، ایک گراف ایک تجریدی اعداد و شمار کی قسم ہے جس کا مقصد ریاضی سے غیر مستقیم گراف اور ہدایت کار گراف تصورات کو نافذ کرنا ہے ، خاص طور پر گراف نظریہ کا شعبہ۔ ایک گراف ڈیٹا ڈھانچہ ہر ایک کے ساتھ کچھ جوڑ سکتا ہے کنارے کی قیمت جیسے علامتی لیبل یا عددی صفت (قیمت ، صلاحیت ، لمبائی ،وغیرہ)۔

گراف کمپیوٹیشن کے معاملات استعمال کریں

مندرجہ ذیل استعمال کے معاملات گراف کی گنتی کے بارے میں ایک نقطہ نظر دیتے ہیں اور گرافوں کا استعمال کرتے ہوئے دوسرے حلوں کو نافذ کرنے کے لئے مزید گنجائش دیتے ہیں۔

1. ڈیزاسٹر ڈیٹیکشن سسٹم

   گراف کو طوفان ، زلزلے ، سونامی ، جنگل کی آگ اور آتش فشاں جیسی آفات کا پتہ لگانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے تاکہ لوگوں کو متنبہ کرنے کے لئے انتباہ فراہم کیا جاسکے۔

   
   
   
2. پیج رینک پیج رینک کا استعمال کسی بھی نیٹ ورک جیسے اثر و رسوخ کی تلاش میں کیا جاسکتا ہے جیسے کاغذی حوالہ نیٹ ورک یا سوشل میڈیا نیٹ ورک۔
3. مالی دھوکہ دہی کا پتہ لگانا

   مالیاتی لین دین کی نگرانی اور مالی دھوکہ دہی اور منی لانڈرنگ میں ملوث لوگوں کا پتہ لگانے کے لئے گراف تجزیہ کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔

4. کاروباری تجزیہ

   جب مشین سیکھنے کے ساتھ ساتھ گراف کا استعمال کیا جاتا ہے تو ، صارفین کے خریداری کے رجحانات کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ جیسے۔ اوبر ، میک ڈونلڈز ، وغیرہ۔

5. جغرافیائی معلوماتی نظام
   

   جغرافیائی انفارمیشن سسٹم پر واٹرشیڈ ڈیلیینیشن اور موسم کی پیش گوئی جیسے افعال کو تیار کرنے کے لئے گراف کا شدت سے استعمال کیا جاتا ہے۔

6. گوگل پریگل

   پریگل گوگل کا ایک توسیع پذیر اور غلطی روادار پلیٹ فارم ہے جس میں ایک API ہے جو من مانی گراف کو ظاہر کرنے کے لئے کافی حد تک لچکدار ہے۔الگورتھم.

اسپارک گرافکس کیا ہے؟

گراف ایکس گرافس اور گراف متوازی حساب کے لئے اسپارک API ہے۔ اس میں گراف الگورتھم اور بلڈروں کا بڑھتا ہوا ذخیرہ شامل ہے تاکہ گراف تجزیاتی کاموں کو آسان بنایا جاسکے۔

گراف ایکس نے اسپارک آرڈیڈی کو ایک لچکدار تقسیم شدہ پراپرٹی گراف کے ساتھ بڑھایا ہے۔پراپرٹی گراف ایک ہدایت والا ملٹیگراف ہے جس میں متوازی طور پر ایک سے زیادہ کنارے ہوسکتے ہیں۔ ہر کنارے اور چوٹیوں میں صارف سے منسلک خصوصیات کی خصوصیات ہوتی ہیں۔ متوازی کناروں ایک سے زیادہ کی اجازت دیتے ہیںایک ہی چوٹی کے درمیان تعلقات۔

گرافکس کی خصوصیات کو چنگاری کریں

اسپارک گرافیکس کی خصوصیات مندرجہ ذیل ہیں۔

1. لچک :
   اسپارک گرافکس دونوں گراف اور کمپیوٹیشن کے ساتھ کام کرتا ہے۔ گرافکس ETL (ایکسٹریکٹ ، ٹرانسفارم اینڈ بوجھ) کو یکجا کرتا ہے ، ایک ہی سسٹم میں ایکسپلوریٹری تجزیہ اور تکراری گراف کمپیوٹیشن۔ ہم دونوں ڈیٹا کو گراف اور جمع دونوں کی طرح دیکھ سکتے ہیں ، RDDs کے ساتھ موثر انداز میں گراف میں تبدیلی اور شامل ہوسکتے ہیں اور پریجیل API کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے تکراری گراف الگورتھم لکھ سکتے ہیں۔
2. سپیڈ :
   اسپارک گرافکس تیزی سے خصوصی گراف پروسیسنگ سسٹم کے مقابلے کی کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ یہ اسپارک کی لچک ، غلطی رواداری اور استعمال میں آسانی کو برقرار رکھتے ہوئے تیز ترین گراف سسٹم کے ساتھ موازنہ ہے۔
3. بڑھتی ہوئی الگورتھم لائبریری :
   ہم گراف الگورتھم کی بڑھتی ہوئی لائبریری میں سے انتخاب کرسکتے ہیں جو سپارک گرافکس نے پیش کرنا ہے۔ کچھ مشہور الگورتھم صفحہ درجہ ، منسلک اجزاء ، لیبل پھیلاؤ ، ایس وی ڈی ++ ، مضبوطی سے منسلک اجزاء اور ہیں۔مثلث کی گنتی

مثال کے ساتھ گرافکس کو سمجھنا

اب ہم مثال کے ساتھ اسپارک گراف ایکس کے تصورات کو سمجھیں گے۔ آئیے ایک عام گراف پر غور کریں جیسا کہ ذیل کی تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

اعداد و شمار: چنگاری گرافکس ٹیوٹوریل - گراف مثال

گراف کو دیکھتے ہوئے ، ہم لوگوں (چوڑیاں) اور ان کے درمیان تعلقات (کناروں) کے بارے میں معلومات نکال سکتے ہیں۔ یہاں کا گراف ٹویٹر صارفین کی نمائندگی کرتا ہے اور وہ ٹویٹر پر جن کی پیروی کرتے ہیں۔ جیسے باب ٹویٹر پر ڈیوڈ اور ایلس کی پیروی کرتے ہیں۔

آئیے اپاچی اسپارک کو استعمال کرتے ہوئے اسی کو نافذ کریں۔ پہلے ، ہم گرافکس کیلئے ضروری کلاسیں درآمد کریں گے۔

// درآمد درآمد کلاسیں درآمد کریں org.apache.spark._ درآمد org.apache.spark.rdd.RDD درآمد org.apache.spark.util.IntParam درآمد org.apache.spark.graphx._ درآمد org.apache.spark .ggx.util.GraphGanerators

خطوط دکھا رہا ہے :مزید ، اب ہم صارفین کے تمام نام اور عمر ظاہر کریں گے۔

ویل ورٹیکس آر ڈی ڈی: آر ڈی ڈی [(لانگ ، (اسٹرنگ ، انٹ))] = اسک.پیرالائزائز (ورٹیکس آرری) ویل ایج آر ڈی ڈی: آر ڈی ڈی [ایج [انٹ]] = اسک.پیوریلائز (ایج آرے) ویل گراف: گراف [(اسٹرنگ ، انٹ) ، انٹ] = گراف (ورٹیکس آر ڈی ڈی ، ایج آر ڈی ڈی) گراف.ورٹیس.فلٹر {کیس (ID ، (نام ، عمر)) => عمر> 30} .collect.foreach {کیس (ID ، (نام ، عمر)) => پرنٹلن ( '' نام $ عمر 'ہے))}

مندرجہ بالا کوڈ کے لئے پیداوار ذیل میں ہے:

ڈیوڈہے42 فرانسہےپچاس ایڈہے55 چارلیہے65

کناروں کی نمائش : آئیے ہم دیکھتے ہیں کہ کون سا شخص ٹویٹر پر پسند کرتا ہے۔

(ٹرپلٹ) کے لئے<- graph.triplets.collect) { println(s'${triplet.srcAttr._1} likes ${triplet.dstAttr._1}') } 

مندرجہ بالا کوڈ کے لئے پیداوار ذیل میں ہے:

بابپسند کرتا ہےایلس بابپسند کرتا ہےڈیوڈ چارلیپسند کرتا ہےباب چارلیپسند کرتا ہےفرانس ڈیوڈپسند کرتا ہےایلس ایڈپسند کرتا ہےباب ایڈپسند کرتا ہےچارلی ایڈپسند کرتا ہےفرانس

اب جب ہم گرافکس کی بنیادی باتوں کو سمجھ چکے ہیں ، آئیے ہم تھوڑا سا گہرا ڈوبیں اور اسی پر کچھ جدید کمپیوٹرز انجام دیں۔

پیروکاروں کی تعداد : ہمارے گراف میں ہر صارف کے پیروکار مختلف ہیں۔ آئیے ہم ہر صارف کے تمام فالورز کو دیکھیں۔

c ++ نام کی جگہ کی مثال

// صارف کی پراپرٹی کیس کلاس کو زیادہ واضح طور پر ماڈل بنانے کے لئے کلاس کی وضاحت (صارف کا نام: اسٹرنگ ، عمر: انٹ ، انڈیگ: انٹ ، آؤٹ ڈگ: انٹ) // یوزر بنانا گراف وال ابتدائی صارف صارف: گراف [صارف ، انٹ] = گراف۔ mapVertices {کیس (ID ، (نام ، عمر)) => صارف (نام ، عمر ، 0 ، 0)} // ڈگری کی معلومات میں بھرنے والا والگراف = ابتدائی صارف گراف.اوٹرجائن ورٹیس (ابتدائی صارف گراف.in ڈگرس) {کیس (ID ، u ، inDegOpt) => صارف (u.name، u.age، inDegOpt.getOrElse (0)، u.outDeg) ou .ter u.age ، u.inDeg ، outDegOpt.getOrElse (0))} ((ID ، پراپرٹی)) کے لئے<- userGraph.vertices.collect) { println(s'User $id is called ${property.name} and is liked by ${property.inDeg} people.') } 

مندرجہ بالا کوڈ کے لئے پیداوار ذیل میں ہے:

صارف ایککہا جاتا ہےایلساور اسے پسند کیا گیا ہے2لوگ. صارف 2کہا جاتا ہےباباور اسے پسند کیا گیا ہے2لوگ. صارف 3کہا جاتا ہےچارلیاور اسے پسند کیا گیا ہےایکلوگ. صارف 4کہا جاتا ہےڈیوڈاور اسے پسند کیا گیا ہےایکلوگ. صارف 5کہا جاتا ہےایڈاور اسے پسند کیا گیا ہے0لوگ. صارف 6کہا جاتا ہےفرانساور اسے پسند کیا گیا ہے2لوگ.

سب سے قدیم پیروکار : ہم پیروکاروں کو ان کی خصوصیات کے مطابق بھی ترتیب دے سکتے ہیں۔ آئیے ہم عمر کے لحاظ سے ہر صارف کے سب سے قدیم پیروکار تلاش کریں۔

// ہر صارف کے لئے قدیم ترین پیروکار کی تلاش کرنا قدیم ترین فولر: ورٹیکس آرڈیڈی [(سٹرنگ ، انٹ) ، = یوزرگراف ۔ماپریڈریٹ ٹریپلٹس [(سٹرنگ ، انٹ) ، (// ہر ایک کنارے کے لئے منبع کی صفت کے ساتھ منزل کے خط میں ایک پیغام بھیجیں۔ ورٹیکس ایج => آئٹریٹر ((ایجری۔ڈی ایسٹی آئڈ ، (ایج. ایس آر سی اے ٹی آر اینج ، ایج آر ایس اے ٹی آر ایج))) ، // پیغامات کو اکٹھا کرنے کے ل older پرانے پیروکار کے لئے میسج لیں (a، b) => اگر (a. _2> b._2) ایک اور b)

مندرجہ بالا کوڈ کے لئے پیداوار ذیل میں ہے:

ڈیوڈاس کا سب سے قدیم پیروکار ہےایلس. چارلیاس کا سب سے قدیم پیروکار ہےباب. ایڈاس کا سب سے قدیم پیروکار ہےچارلی. باباس کا سب سے قدیم پیروکار ہےڈیوڈ. ایڈکوئی پیروکار نہیں ہے. چارلیاس کا سب سے قدیم پیروکار ہےفرانس. 

کیس استعمال کریں: اسپارک گرافکس کا استعمال کرتے ہوئے فلائٹ ڈیٹا تجزیہ

اب جب ہم اسپارک گرافکس کے بنیادی تصورات کو سمجھ چکے ہیں ، آئیے ہم گرافکس کا استعمال کرتے ہوئے ایک حقیقی زندگی کا مسئلہ حل کریں۔ اس سے ہمیں مستقبل میں کسی بھی اسپارک منصوبوں پر کام کرنے کا اعتماد حاصل کرنے میں مدد ملے گی۔

مسئلہ یہ بیان : اسپارک گراف ایکس کا استعمال کرتے ہوئے ریئل ٹائم فلائٹ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے ل comp ، ریئل ٹائم کمپیوٹٹیشن کے قریب نتائج فراہم کریں اور گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو کا استعمال کرکے نتائج کو تصور کریں۔

کیس استعمال کریں - کمپیوٹٹیشن کیا جائے :

1. پرواز کے راستوں کی کل تعداد کا حساب لگائیں
2. لمبی پرواز کے راستوں کی گنتی اور ترتیب دیں
3. اعلی ترین ڈگری چوٹی کے ساتھ ہوائی اڈے کو دکھائیں
4. پیج رینک کے مطابق انتہائی اہم ہوائی اڈوں کی فہرست بنائیں
5. سب سے کم پرواز کے اخراجات کے ساتھ راستوں کی فہرست بنائیں

ہم مذکورہ بالا حسابات کے لئے سپارک گراف ایکس استعمال کریں گے اور گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو کا استعمال کرکے نتائج کو تصور کریں گے۔

کیس - ڈیٹاسیٹ استعمال کریں :

اعداد و شمار: کیس کا استعمال کریں - USA کی پرواز کا ڈیٹاسیٹ

کیس استعمال کریں - فلو ڈایاگرام :

مندرجہ ذیل مثال واضح طور پر ہمارے فلائٹ ڈیٹا تجزیہ میں شامل تمام اقدامات کی وضاحت کرتی ہے۔

اعداد و شمار: کیس استعمال کریں - اسپارک گرافکس کا استعمال کرتے ہوئے فلائٹ ڈیٹا انیلیسیس کا بہاؤ آریھ

کیس استعمال کریں - چنگاری عمل آوری :

آگے بڑھتے ہوئے ، اب آئیے اپنے پروجیکٹ کو چنگاری کے لئے ایکلیپس IDE کا استعمال کرتے ہوئے نافذ کریں۔

نیچے چھدم کوڈ تلاش کریں:

// ضروری کلاسیں درآمد کرنا org.apache.spark._ ... درآمد java.io.File آبجیکٹ ہوائی اڈے {Def مین (دلائل: سرنی [سٹرنگ]) {// ایک کیس کلاس فلائٹ کیس کلاس فلائٹ بنانا (dofM: سٹرنگ ، ڈوف ڈبلیو: سٹرنگ ، ... ، دور: انٹ) // فلائٹ کلاس ڈیف پارس فلائٹ (سٹرنگ: اسٹرنگ) میں پارپ اسٹرنگ فنکشن کی وضاحت کرنا: فلائٹ = {ویل لائن = str.split ('،') فلائٹ (لائن (0) ، لائن (1) ، ... ، لائن (16) .toInt) conf ویلف کنف = نیا اسپارک کونف (). سیٹ ایپ نام ('ہوائی اڈ'ہ')۔ سیٹ ماسٹر ('مقامی [2]') ویل ایس سی = نیا اسپارک کانٹیکسٹ (کنفٹ) // ڈیٹا کو آر ڈی ڈی ویل ٹیکسٹ آر ڈی ڈی میں داخل کریں = sc.textFile ('/ home / edureka / Usecases / ہوائی اڈے / ہوائی اڈے پر ڈیٹاسیٹ.csv') // CSV لائنوں کے RDD کو فلائٹ کلاسز کے RDD میں پارس کریں فلائٹس آرڈیڈی = نقشہ پارسیفلائٹ سے ٹیکسٹ آر ڈی ڈی // ہوائی اڈے آر ڈی ڈی بنائیں ID اور نام والی ہوائی اڈوں کے ساتھ = نقشہ فلائٹ اوریجن آئی ڈی اور اصل ہوائی اڈوں۔ٹیک (1) // ڈیفالٹ ورٹیکس کو کہیں بھی نہیں کہا جاتا ہے اور پرنٹ لینس ویل کے لئے ہوائی اڈے کی شناخت کا نقشہ کہیں نہیں = 'کہیں نہیں' والو ائیرپورٹ میپ = میپ فنکشن استعمال کریں ۔collect.toList.toMap // راستے بنائیں RDD ماخذ ID ، منزل مقصود اور فاصلاتی ویل روٹس کے ساتھ = پروازیں RDD۔ نقشہ فنکشن .ڈسٹنکٹ روٹس۔ٹیک (2) // کناروں کو آر ڈی ڈی بنائیں جس میں سورس آئی ڈی ، منزل مقصود اور فاصلہ والی وال ایجز = روٹس۔ میپ {(میپ اوریجن آئی ڈی اور ڈسٹینیشن آئی ڈی) => ایج (org_id.toLong ، dest_id.toLong ، فاصلہ)} edges.take (1) // گراف کی وضاحت کریں اور کچھ عمودی کناروں اور کناروں کو دکھائیں والو گراف = گراف (ہوائی اڈے ، کناروں اور کہیں بھی) گراف.ورٹیس.ٹیک (2) گراف.ایڈز.ٹیک (2) // سوال 1 - تلاش کریں ہوائی اڈوں کی کل تعداد numairport = Vertices نمبر // سوال 2 - راستوں کی کل تعداد کا حساب لگائیں؟ ویل numroutes = کناروں کی تعداد // سوال 3 - ان روٹس کا حساب لگائیں جو 1000 میل سے زیادہ فاصلے پر ہیں ग्राफ۔ ایجز۔فلٹر edge کنارے کا فاصلہ حاصل کریں) => فاصلہ> 1000} .ٹیک (3) // اسی طرح اسکال کوڈ لکھیں سوالات کے نیچے // سوال 4 - طویل ترین راستوں کی ترتیب اور پرنٹ کریں // کوئری 5 - ہوائی اڈوں کی آنے والی اور جانے والی پروازوں کے لئے اعلی ڈگری چوٹیوں کو ڈسپلے کریں // کوئوری 6 - ائیرپورٹ کا نام 10397 اور 12478 کے ساتھ حاصل کریں // سوال 7 - تلاش کریں سب سے زیادہ آنے والی پروازوں والے ہوائی اڈے // کوئری 8 - سب سے زیادہ جانے والی پروازوں کے ساتھ ہوائی اڈے کو تلاش کریں // کوئری 9 - پیجرینک کے مطابق انتہائی اہم ہوائی اڈے تلاش کریں // کوئوری 10 - ہوائی اڈوں کو درجہ بندی کے مطابق ترتیب دیں // سوال 11 - زیادہ سے زیادہ ڈسپلے کریں اہم ہوائی اڈوں // سوال 12 - سب سے کم پرواز کے اخراجات والے راستے تلاش کریں // کوئوری 13 - ہوائی اڈے اور ان کے سب سے کم پرواز کے اخراجات تلاش کریں // سوال 14 - ہوائی اڈے کے کوڈز کے ساتھ ترتیب سے کم ترین پرواز کے اخراجات بھی دکھائیں۔

کیس استعمال کریں - تصو .رات کے نتائج :

ہم اپنے تجزیے کو تصور کرنے کے لئے گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو کا استعمال کریں گے۔ گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو گوگل تجزیات 360 سوٹ کے تحت ایک پروڈکٹ ہے۔ ہم امریکہ کے نقشے پر ائیر پورٹ کو ان کے متعلقہ مقامات پر نقشہ لگانے اور میٹرکس کی مقدار ظاہر کرنے کیلئے جیو میپ سروس کا استعمال کریں گے۔

1. ہر ہوائی اڈے پر پروازوں کی کل تعداد دکھائیں
2. ہر ہوائی اڈے سے منزل مقصود راستوں کی میٹرک رقم دکھائیں
3. فی ہوائی اڈے پر تمام پروازوں کی کل تاخیر کو ظاہر کریں
   

اب ، اس نے سپارک گرافکس بلاگ کا اختتام کیا۔ مجھے امید ہے کہ آپ نے اسے پڑھ کر لطف اندوز کیا اور آپ کو یہ معلوماتی پایا ہماری اپاچی چنگاری سیریز پر اگلا بلاگ چیک کریں اپاچی چنگاری میں مارکیٹ تیار ہونے کے لئے

ہم مندرجہ ذیل کی سفارش کرتے ہیں اپاچی چنگاری تربیت | فلائٹ ڈیٹا تجزیہ ویڈیو ایڈوریکا سے شروع کرنے کے لئے:

اپاچی چنگاری تربیت | چنگاری گرافکس فلائٹ ڈیٹا تجزیہ | ایڈوریکا

ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائے کرم اس کا تذکرہ سیکشن میں ذکر کریں اور ہم جلد سے جلد آپ کو ملیں گے۔

اگر آپ اسپارک کو سیکھنا چاہتے ہیں اور اسپارک کے ڈومین میں کیریئر بنانا چاہتے ہیں اور آر ڈی ڈی ، اسپارک اسٹریمنگ ، اسپارک ایس کیو ایل ، ایم ایللیب ، گرافکس اور سکالہ کو ریئل لائف استعمال کیسز کے ذریعہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ کا استعمال کرنے کے ل expert مہارت پیدا کرنا چاہتے ہیں تو ، ہمارے انٹرایکٹو کو دیکھیں ، براہ راست آن لائن یہاں ، جو آپ کے سیکھنے کی پوری مدت میں آپ کی رہنمائی کے لئے 24 * 7 سپورٹ کے ساتھ آتا ہے۔