Mục lục:
Apache Hadoop đã là nền tảng cho các ứng dụng dữ liệu lớn trong một thời gian dài và được coi là nền tảng dữ liệu cơ bản cho tất cả các dịch vụ liên quan đến dữ liệu lớn. Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu và tính toán trong bộ nhớ đang trở nên phổ biến vì hiệu suất nhanh hơn và kết quả nhanh. Apache Spark là một khung công tác mới sử dụng các khả năng trong bộ nhớ để cung cấp khả năng xử lý nhanh (nhanh hơn gần 100 lần so với Hadoop). Vì vậy, sản phẩm Spark ngày càng được sử dụng trong một thế giới dữ liệu lớn và chủ yếu để xử lý nhanh hơn.
| Hội thảo trên web: Sức mạnh của Gợi ý: Làm thế nào một Danh mục Dữ liệu trao quyền cho các Nhà phân tích Đăng ký ở đây |
Apache Spark là gì?
Apache Spark là một khung công tác nguồn mở để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ (dữ liệu lớn) với tốc độ và sự đơn giản. Nó phù hợp cho các ứng dụng phân tích dựa trên dữ liệu lớn. Spark có thể được sử dụng với môi trường Hadoop, độc lập hoặc trong đám mây. Nó được phát triển tại Đại học California và sau đó được cung cấp cho Quỹ phần mềm Apache. Do đó, nó thuộc về cộng đồng nguồn mở và có thể rất hiệu quả về chi phí, điều này cho phép các nhà phát triển nghiệp dư làm việc dễ dàng. (Để tìm hiểu thêm về nguồn mở của Hadoop, hãy xem Ảnh hưởng của Nguồn mở đối với Hệ sinh thái Hadoop của Apache là gì?)
Mục đích chính của Spark là nó cung cấp cho các nhà phát triển một khung ứng dụng hoạt động xung quanh cấu trúc dữ liệu tập trung. Spark cũng cực kỳ mạnh mẽ và có khả năng bẩm sinh để xử lý nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ trong một khoảng thời gian ngắn, do đó mang lại hiệu suất cực kỳ tốt. Điều này làm cho nó nhanh hơn rất nhiều so với những gì được cho là đối thủ cạnh tranh gần nhất của nó, Hadoop.
