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.
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Zuletzt aktualisiert am 06.12.2023.
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