¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es una plataforma de código abierto (Open Source) dirigida al procesamiento paralelo de clusters de datos con clara vocación Big Data Rapidez de procesamiento, esa es la clave de esta solución de Apache, que además incorpora una librería de Machine Learning, Spark MLlib, formada por Spark ML y por la original Spark MLlib basadas en DataFrames y RDDs respectivamente

Ventajas de Apache Spark para BIG DATA

Apache Spark, que es un marco de código abierto para Bigdata, tiene varias ventajas sobre otras soluciones de Big Data. Como Apache Spark es de naturaleza dinámica y admite el cálculo en memoria de RDD, proporciona una capacidad de reutilización, tolerancia a errores, procesamiento de flujo en tiempo real más potente que otras alternativas etc.

Velocidad

Spark puede ser 100 veces más rápido que Hadoop para el procesamiento de datos a gran escala explotando los procesos en memoria y otras optimizaciones.
Spark también es rápido cuando los datos se almacenan en el disco, y actualmente posee el récord mundial de clasificación en disco a gran escala.

Escalabilidad

Spark tiene API fáciles de usar para operar en grandes conjuntos de datos. Esto incluye una colección de más de 100 operadores para transformar datos y una API dataframe conocidas para manipular datos semiestructurados.

Plataforma Unificada

Spark incluye con librerias de máximo nivel, que incluyen soporte para consultas SQL, transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Estas librerías estándar aumentan la productividad del desarrollador y se pueden combinar sin problemas para crear flujos de trabajo complejos.

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Orientados a resultados

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