印度的 Apache Spark 开发人员薪水：适合新人和有经验的人 [2022]
已发表: 2021-01-09如今，每家公司都希望处理数字并了解其数据隐藏的内容。 数据显示的模式和趋势可能会对公司向其客户群提供的产品和服务的营销策略和质量产生巨大影响。 但是，在他们开始分析趋势之前，数据会被捕获、存储和缓存。
数据缓存和存储在哪里？ 它是如何存储的？ 公司如何确保其营销人员、研究人员和其他团队成员能够在需要时访问相关数据？ 在 Apache Spark 的帮助下，所有这一切以及更多都成为可能。
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什么是 Apache Spark？
从技术上讲，它是一个用 Java 编写的开源、分布式、集群计算框架。 Apache Spark 是一个数据处理引擎，用于缓存数 PB 的数据。 缓存数据跨多个操作存储，方便交互查询； 快速安全。 数据处理框架执行任务并在多台计算机上分发数据。
Spark 可以单独工作，也可以与其他分布式计算工具协同工作，以确定任务执行的节点和顺序。 Spark 数据库被世界上每个主要行业使用，包括科技行业、BFSI 行业、电子商务、iGaming 和体育公司、教育机构、电信公司，甚至政府。 大多数数据科学家和数据工程师都使用 Spark。
谁是 Spark 开发人员？
Spark 开发人员是具有 Apache Spark 技能的软件开发人员。 虽然 Android 开发人员帮助为新应用编写代码，但 Spark 开发人员创建代码以确保大数据可用——这一切都是为了确保在提出查询时相关数据在尽可能短的时间内可用。
Apache Spark 开发人员对 Java 和 Scala 语言有深入的了解。 面向对象编程相关概念的技术专长帮助开发人员优化性能和分布。
印度的 Spark 开发人员薪水
毫无疑问，Spark 是处理大数据的公司最需要的技能之一。 但是，经常被问到的问题是——我希望得到的薪水是多少？ 与 Android 开发人员相比，该领域的专业化清楚地表明 Spark 开发人员的薪水更高。
阅读：面向初学者的 Apache Spark Streaming 教程
对 Apache 开发人员的需求
一个简单的 LinkedIn 搜索可以显示超过 3000 个结果，至少可以说是相当多的。
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世界各地的公司都在采用 Spark 作为他们的主要大数据处理框架，因为它为开发人员提供了很大的灵活性，可以使用他们喜欢的语言工作。 亚马逊、雅虎、阿里巴巴、eBay 等一些受欢迎的公司已经在 Spark 中投资了人才。 今天，世界各地以及印度都有机会，这导致合适人才的工作机会增加。
如果您访问 Naukri.com，您会发现 60000 多个 Spark 开发人员和相关角色的结果，有很多选项可供您选择。
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如上所述，您将有机会在零售、软件、媒体和娱乐、咨询、医疗保健等不同行业工作。 知道现在每个行业都在采用大数据分析和机器学习方法来在这个技术进步的世界中推动自己，这真是令人着迷。
作为 Spark 专家，您还可以在大数据领域担任不同类型的角色，例如大数据——首席软件工程师、大数据开发人员、首席软件工程师、数据科学家/工程师或管理分析师。 这完全取决于您的技能和经验以及您的职业道德，您应该愿意学习和成长以跟上新技术的步伐。
印度 Apache Spark 开发人员的平均工资
Spark 开发人员的需求如此之大，以至于公司愿意为他们铺开红地毯。 除了提供丰厚的薪水外，有些人甚至为他们提供灵活的工作时间。 根据 PayScale，印度 Spark 开发人员的平均年薪超过 7,20,000 卢比。 年薪包括公司提供的奖金。
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影响印度 Apache 开发人员薪水的因素
影响印度 Apache 开发人员薪资的三个主要因素是：
- 公司——品牌越大，你期望的薪水就越高。 应用程序的功能可以决定公司的声誉，也可以破坏公司的声誉，而品牌正在为应得的候选人支付更高的薪水。
- 经验——影响你薪水的重要因素之一是经验。 它清楚地表明候选人具备在压力下工作并轻松快速地处理错误和问题的知识。
- 地点——尽管现在为许多软件开发人员提供了灵活的工作选择，但地点仍然是最终薪水的重要因素。
Apache Spark 开发人员薪水：基于公司
你的薪水也取决于你所在的公司。像 Cognizant、Accenture 和 Infosys 这样的公司往往支付在不错的范围内，但你可以在亚马逊、微软或雅虎这样的巨头工作赚很多钱。 但是进入这些公司可能非常困难，并且可能需要一些额外的努力和技能才能获得资格。 但是这一切结束时的薪水将是完全值得的！
Apache Spark 是目前的一种趋势技能，公司愿意花更多的钱来收购优秀的 Spark 开发人员来处理他们的大数据。
Apache Spark 开发人员薪水：基于经验
你的薪水也将取决于你的技能和经验。
经验在任何领域都起着重要作用。 当你开始时，你可能没有太多的实践知识，但是当你和不同的人一起做不同的项目时，你会学到新的技术和方法来解决手头的某个问题。 当您在自己的领域成长时，这起着至关重要的作用。 Apache Spark 可能会在下一次更新中获得一些主要的新功能，从而彻底改变其工作和处理过程。
因此，您应该能够快速学习并适应这些变化，以保持和成长。 一般来说，入门级 Spark 开发人员的年收入可能在 6,00,000 卢比到 10,00,000 卢比之间，而经验丰富的开发人员的年薪在 25,00,000 卢比到 40,00,000 卢比之间。
让我们比较一下Apache 和 Hadoop的薪水
对于大数据处理，Hadoop 一直是首选技术。 但是 Apache Spark 因其灵活性和可扩展性而变得流行。
那么，如果您选择 Apache Spark，您将如何与 Hadoop 开发人员进行比较？
据 Glassdoor 称，印度 Hadoop 开发人员的平均年薪约为 4,91,000 卢比，远低于上述 Apache Spark 开发人员。
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随着越来越多的公司转向 Apache Spark，Apache Spark 的数量将继续增加。
Apache Spark 开发人员薪水：基于位置
您的收入也可能取决于您工作的地点。
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例如，如果您在班加罗尔担任具有 Apache Spark 技能的数据工程师，您的年平均收入可能超过 10,00,000 卢比。
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如果您是在海得拉巴拥有 Apache Spark 技能的数据科学家，您平均每年可以赚取超过 8,00,000 卢比。
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Apache Spark 开发人员的主要角色和职责？
Apache Spark 开发人员的职责包括为数据聚合和转换创建 Spark/Scala 作业，为 Spark 帮助程序和转换方法生成单元测试，使用所有代码编写 Scaladoc 样式的文档，以及设计数据处理管道。
除此之外，开发人员还需要在分布式 SQL 上运行数据、创建数据管道、将数据摄取到数据库中、在具有适当可扩展性的给定数据集上运行有效的机器学习算法、使用图形或数据流等等。
您作为开发人员的角色也可能取决于您所工作的职位和机构。根据要求，它可能因项目而异，并且您应该始终精通所有技术来应对每种情况。
Apache Spark 开发人员的主要职责
- 能够使用软件代码定义问题、收集数据、建立事实并得出有效结论。
- 使用 Spark 清理、转换和分析来自各种中介源的原始数据，以提供即用型数据
- 使用重构代码，以便高效完成连接
- 提供技术 Spark 平台架构指导。
- 实施分区方案以支持定义的用例。
- 领导深入的工作会议，以快速解决 Spark 平台问题。
Apache Spark 开发人员的技能
成为专家级的 Spark 开发者并在行业中茁壮成长； 你需要有一个正确的目标并遵循正确的道路来获得将带你前进的技能。
- 如果您是大数据分析的初学者，您应该从一些在线培训课程和认证开始。 您应该了解大数据背后的概念以及如何操纵它们以获得结果。
- 经验是最好的学习方式，所以一旦你完成了课程，就可以自己动手做一些项目。 通过接受不同的挑战来探索事物。 了解 Dataframes 和 RDD——Spark 的主要构建块。
- Spark 可以与 Python、Java、R 和 Scala 等许多高级编程语言一起使用。 确保您至少精通其中一项。
- SparksSQL、SparkML-Lib、Spark GraphX、SparkR、Spark Streaming 等 Spark 功能的知识和专长将使您有信心完成工作。
- 您现在可以继续参加 CCA-175 Hadoop 和 Spark 认证考试以获得认证。
为什么要成为 Apache Spark 开发人员？
- 如果您想涉足大数据领域并希望在其中茁壮成长，Apache Spark 是最好的方法，因为它为大数据探索开辟了各种机会。 其不同的方法对不同的数据问题有效，使其成为最热门的大数据技术。
- Spark 胜过 Hadoop，因为它可以在 Hadoop MapReduce 上运行，因为它可以在 YARN 和 HDFS 上运行。 由于其与 Hadoop 的高度兼容性，公司正在寻求大量的 Spark 开发人员。
- 许多公司正在采用 Spark 作为相邻的大数据技术，因为与 Hadoop 相比，它极大地提高了数据处理的速度。
- 随着技术的进步和新公司转向大数据处理以满足他们的需求，许多新的机会出现。
另请阅读：印度数据科学家的薪水
结论
Apache Spark 是处理和处理大数据的绝佳工具。 这是一项非常有价值的技能，随着软件行业向更好的应用程序迈进，对这些开发人员的需求将不断增长。 您应该参加正确的课程以获取技能组合，使您能够获得印度最好的 Apache Spark 开发人员薪水。
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