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Apache Spark ist schneller und universeller als Hadoop oder MapReduce und hat sich innerhalb weniger Jahre zum de facto Standard für die Ausführung verteilter Anwendungen entwickelt. Der Einsatz der In-Memory-Datenverarbeitung verspricht eine wesentlich höhere Bearbeitungsgeschwindigkeit, da die Daten direkt im Arbeitsspeicher verarbeitet werden. Zudem kann Apache Spark mit einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen arbeiten, neben Hadoop werden auch Daten aus SQL oder NoSQL Datenbanken verarbeitet.
Wählen Sie zwischen verschiedenen Schulungstypen: Apache Spark bieten wir als offene Schulung in unseren Schulungszentren, als maßgeschneidertes Firmenseminar oder Inhouseschulung an.
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Fragen zu Apache Spark
Warum ist Apache Spark so populär?
Apache Spark ist eine leistungsstarke, skalierbare und flexible Plattform für Big Data-Verarbeitung und ist aufgrund seiner vielen Vorteile und Funktionen sehr beliebt und populär geworden.
Welche Funktionen besitzt Apache Spark?
Apache Spark bietet viele Funktionen und Werkzeuge für die Datenverarbeitung und -analyse, darunter, einschließlich In-Memory-Computing, Skalierbarkeit, APIs für verschiedene Programmiersprachen, Bibliotheken für Machine Learning, Streaming, SQL-Verarbeitung und Graph Processing.
Wie funktioniert Apache Spark?
Spark ermöglicht die Verarbeitung von Daten in großem Umfang, indem es die Verarbeitung auf einem Cluster von Computern verteilt. Es bietet APIs für verschiedene Programmiersprachen wie Scala, Java, Python und R, was die Entwicklung von Anwendungen erleichtert. Spark unterstützt auch verschiedene Datenquellen wie HDFS, Cassandra, HBase, Amazon S3 und viele andere.
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