Computación Distribuida De Apache Spark - mp36ka.ru
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Apache Spark ha revolucionado el sector de Big Data. Más rápida, más escalable y más sostenible, es una plataforma de computación distribuida de código abierto que ofrece características más potentes que muchas otras soluciones propietario. Resumen. Este curso ofrece una introducción avanzada a la programación distribuida con Apache Spark en Scala. El curso se centra en dotar al alumno de conocimientos sobre los fundamentos del modelo de computación de Spark, ilustrándolo a través de numerosos ejemplos interactivos. Apache Spark es un framework de computación de distribuida de código abierto enfocado al análisis de datos. Originalmente fue desarrollado por el AMPLab de Berkeley Universidad de California y actualmente es mantenido por la Apache Software Foundation. Está publicado bajo la Apache.

La plataforma de computación distribuida de código abierto incluye algunas mejoras interesantes para su comunidad: se convierte en una herramienta 10 veces más rápida que Spark 16. y dispondrá de una API unificada para el desarrollo de aplicaciones todoterreno: con datos en tiempo real, pero también trabajo por lotes y consultas interactivas. Frente a Hadoop, Apache Spark representa una alternativa de más alto nivel para computación distribuida, pasando del enfoque Map/Reduce al uso de estructuras de paralelismo que resultan más naturales para el desarrollador. GraphX: Nos ofrece un API para computación paralela de grafos. Todos estos paquetes están incluidos junto con el core en la distribución Spark. La abstracción RDD. Un Resilient Distributed Dataset RDD es una abstracción de Spark que representa una colección inmutable de elementos en memoria distribuida a través del cluster en particiones.

La principal diferencia entre Spark y Scala es que Apache Spark es un marco de computación en clúster diseñado para cómputo rápido de Hadoop, mientras que Scala es un lenguaje de programación de propósito general que admite programación funcional y orientada a objetos. Empresas como Alibaba Taobao y Tencent, ya están utilizando Apache Spark como gestor de datos. La empresa Tencent posee actualemente 800 millones de usuarios activos, generando un total de 700 TB de datos procesados al día en un clúster de más de 8000 nodos de computación. 1.2 Evolución de Apache Spark. Existen muchos más submódulos independientes que se acuñan bajo el ecosistema de Hadoop como Apache Hive, Apache Pig o Apache Hbase. Apache Spark. Spark es también un proyecto de código abierto de la fundación Apache que nace en 2012 como mejora al.

Apache Spark es un framework de computación en clúster open-source. Fue desarrollada originariamente en la Universidad de California, en el AMPLab de Berkeley. El código base del proyecto Spark fue donado más tarde a la Apache Software Foundation que se. Introducción Apache Spark 1. Descripción Apache Spark es un framework de computación distribuida open source, con el motor de procesamiento con mayor velocidad gracias a su tecnología de procesamiento en memoria de grandes volúmenes de datos. 2. Cual es su ventaja competitiva Spark ofrece múltiples ventajas respecto a MapReduce-Hadoop.

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