Machine Learning

Datenanalyse in Apache Spark mit .NET

.NET for Apache Spark als Preview: Machine Learning mit C# und F#
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Microsoft hat das Pre-Release 0.1.0 für .NET for Apache Spark veröffentlicht. Die Open Source Engine zur Datenanalyse, die unter anderem für Machine Learning eingesetzt werden kann, konnte bisher nur in Scala, Java, Python und R verwendet werden.

Das neue Projekt .NET for Apache Spark ist in Version 0.1.0 erschienen. Mit dieser Preview wird erstmals an der .NET-Unterstützung für die beliebte Datenanalyse-Engine Spark gearbeitet, die mit Big Data umgehen kann und zum Beispiel mit Hadoop, Kubernetes oder in der Cloud läuft.

.NET for Apache Spark

Die Preview 0.1.0 enthält High-Performance-APIs für die Verwendung von Spark durch C# und F#. Sie sollen einen Zugriff auf alle Aspekte von Spark ermöglichen: Spark SQL und DataFrames, Spark Streaming, die Machine Learning Library (MLlib) und mehr. .NET-Entwickler sollen nicht nur ihr Wissen und ihre Fähigkeiten, sondern auch ihren vorhandenen Code und ihre Libraries in .NET for Apache Spark anwenden können.

Microsoft stellt .NET for Apache Spark 0.1.0 als Download für Windows, Linux und macOS bereit. Zu den auf GitHub gelisteten Installationsvoraussetzungen zählt unter anderem Visual Studio 2019. Das Pre-Release ist mit .NET Standard 2.0 kompatibel.

Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist eine Analyse-Engine für Big Data Processing und beinhaltet mehrere Komponenten, darunter MLlib mit Machine-Learning-Algorithmen. Es entstammt dem AMPLab (Algorithms Machines People) der University of California in Berkeley, wo es 2010 Open Source gestellt wurde. Es steht seit 2013 unter der Apache-2.0-Lizenz und wird seit 2014 von Apache als Top-Level-Projekt geführt.

Alle weiteren Informationen zum Pre-Release 0.1.0 gibt es auf dem .NET-Blog.

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