यहाँ जोखिम हैं, पर मज़ा भी

बहुत उत्साहित होने से पहले, एक चेतावनी. अभी R से Spark के साथ कुछ चीज़ें आप कर नहीं सकते. Spark के Scala और Python इंटरफेस ज्यादा परिपक्व हैं.

इसका मतलब है कि आप इस कोर्स के साथ अनजाने इलाके में कदम रख रहे हैं. सफर थोड़ा उबड़-खाबड़ हो सकता है, इसलिए कभी-कभी अपनी सुविधा-सीमा से बाहर जाने के लिए तैयार रहिए.

एक और सावधानी: इस कोर्स में आप DataCamp क्लाउड में अपने निजी Spark मिनी-क्लस्टर पर कोड चलाएँगे. यह Spark इस्तेमाल करने की अवधारणाएँ सीखने के लिए बढ़िया है, लेकिन आपको वही परफॉर्मेंस बूस्ट नहीं मिलेगा जो किसी हाई-परफॉर्मेंस सर्वर पर रिमोट क्लस्टर से मिलता है. यानी यहाँ के उदाहरण केवल R चलाने से तेज नहीं चलेंगे, लेकिन आप यहाँ सीखे गए कौशलों का इस्तेमाल अपने बड़े डेटासेट्स पर विश्लेषण चलाने के लिए कर सकते हैं.

यदि आप Spark को अपने लोकल सिस्टम पर इंस्टॉल करना चाहें, तो बस sparklyr पैकेज इंस्टॉल करें और spark_install() कॉल करें.

क्या आप वाकई आगे बढ़ना चाहते हैं?