Що таке Apache Spark? Apache Spark — це розподілена система обробки з відкритим вихідним кодом, яка використовується для великих робочих навантажень даних. Він використовує кешування в пам’яті та оптимізоване виконання запитів для швидких аналітичних запитів щодо даних будь-якого розміру.
Apache Spark — це потужний механізм обробки даних, який дозволяє виконувати масштабні завдання обробки даних, наприклад аналітику даних, машинне навчання та обробку потоків. З іншого боку, Spark Framework — це легкий веб-фреймворк Java, який спрощує розробку веб-додатків, RESTful API і мікросервісів.
Apache є один із популярних веб-серверів для власників веб-сайтів, розробників і навіть хостинг-провайдерів, домінуючи на ринку на 33% на всіх веб-сайтах. Наприклад, у Hostinger наша інфраструктура хостингу працює на LiteSpeed, іншому популярному веб-сервері.
Apache Spark швидкий, і ми всі це знаємо. Будучи платформою на основі Apache-Spark, він швидкий і оптимізований для максимальної продуктивності. Вона повністю керується Azure, система попередньо спроектована, і немає жодних вимог щодо обслуговування; ви можете швидко масштабувати вгору та вниз разом із інтерфейсом перетягування.
Що стосується відмінностей між цими двома системами: у той час як Apache Hadoop дозволяє вам об’єднати кілька комп’ютерів разом, щоб швидше аналізувати величезні набори даних, Apache Spark дозволяє робити швидкі аналітичні запити в межах наборів даних від великих до малих.
Spark — це структура з відкритим кодом зосереджено на інтерактивних запитах, машинному навчанні та робочих навантаженнях у реальному часі.