Was ist Spark?

Apache Spark ist eine Open-Source-Plattform, die auf die parallele Verarbeitung von Datenclustern mit einer klaren...

Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Plattform, die auf die parallele Verarbeitung von Datenclustern mit einer klaren Berufung abzielt. Big Data und Geschwindigkeit der Verarbeitung, das ist der Schlüssel zu dieser Apache-Lösung, die auch eine Machine Learning-Bibliothek, Spark MLlib, enthält, die von Spark ML und der ursprünglichen Spark MLlib basierend auf DataFrames bzw. RDDs gebildet wird

Wozu dient Spark Software?

Apache Spark, ein Open-Source-Framework für Big Data, hat mehrere Vorteile gegenüber anderen Big-Data-Lösungen. Da Apache Spark dynamischer Natur ist und RDD-In-Memory-Berechnungen unterstützt, bietet es leistungsfähigere Wiederverwendbarkeit, Fehlertoleranz, Echtzeit-Flussverarbeitung als Alternativen usw.

Vorteile von Apache Spark

Geschwindigkeit

Spark kann für die Verarbeitung umfangreicher Daten 100-mal schneller sein als Hadoop, indem In-Memory-Prozesse und andere Optimierungen genutzt werden.

Spark ist auch schnell, wenn Daten auf der Festplatte gespeichert werden, und hält derzeit den Weltrekord für das Ranking großer Festplatten.

Skalierbarkeit

Spark verfügt über benutzerfreundliche APIs für den Betrieb mit großen Datensätzen. Dazu gehört eine Sammlung von mehr als 100 Operatoren zum Transformieren von Daten und eine bekannte Dataframe-API zur Bearbeitung halbstrukturierter Daten.

Einheitliche Plattform

Spark enthält Bibliotheken der obersten Ebene, einschließlich Unterstützung für SQL-Abfragen, Datenübertragung, maschinelles Lernen und Grafikverarbeitung. Diese Standardbibliotheken erhöhen die Produktivität der Entwickler und können nahtlos kombiniert werden, um komplexe Workflows zu erstellen.

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