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Apache火花™

Apache Spark列表閃電戰統一的分析引擎,大數據與機器學習研究進展《引擎框架》，2009年出版，加州大學伯克利分校出版。

Das größte open - source - project in der Geschichte der datenverarbeijing

使用統一分析引擎的FreigabeApache的火花,[au:] [au:] [au:]Online-Riesen、Netflix、雅虎(Yahoo)和eBay等公司都曾在互聯網上掀起了一場大規模的浪潮。Gemeinschaftlich已經創建了一個包含8千兆字節(pb)和8千兆字節(pb)的集群。這是一個名為project jekt zur größten大數據開源社區的項目，它是一個由250個網絡和組織組成的項目。
Spark - Apache Spark

Dasselbe Team, ass das Forschungsprojekt urspr nglich in lebengerufen hatte, grende 2013 Databricks。

Apache Spark ist zu 100 Prozent開源。Gehostet wind是在anbieterunabhängigen Apache軟件基金會。Databricks setzt .(數據集):數據集與數據集(數據集與數據集)。Gemeinsam der Spark-Community leistet Databricks應在Apache Spark-Projekt中創建一個新的數據庫。


Das Ökosystem von Apache Spark

Spark SQL +數據框架

struckturierte Daten: Spark SQL

數據科學家，數據分析師和Nutzer geschäftlicher Daten verlassen sich f r Datenuntersuchungen auf交互式SQL-Abfragen。Spark SQL列表見Spark- module zur Verarbeitung von structurierten Daten。他的著作《編程中的抽象》(abstraction in der programming)命名了數據框架(dataframe)和數據框架(kann)，它們都被稱為sql - ab拉格-引擎(sql - ab拉格- engine)。所以können unveränderte Hadoop Hive-Abfragen auf vorhandenen Bereitstellungen和Daten的100-mal schneller ausgefhrt werden。Außerdem ist sie gut in das bridge Spark-Ökosystem integrerert (so kann sie die Verarbeitung von SQL-Abfragen in Machine Learning integreren)。

流媒體

流分析:火花流

Viele Anwendungen msssen nicht nur Batch-Daten verarbeen and analysieren können，現代數據流- daten - in技術。Spark Streaming läuft auf Spark und ermöglicht leistungsstarke交互與分析Anwendungen, sowohl fr Streaming-Daten als auch facher historische Daten。Dabei werden die and wendderfreundlichen和fehlertolerance Eigenschaften von Spark bebehalten。Die Lösung lässt siichht in eine Vielzahl von beliebten Datenquellen integreen, HDFS, Flume, Kafka和Twitter。

MLlib機器學習

機器學習:MLlib

機器學習列表ein entscheidender Faktor beder Nutzbarmachung von Big Data zur erkenntnisg prozessfähiger。MLlib basiert auf Spark and ist eine skalierbare Machine Learning-Bibliothek, die nebequalitative hochwertigen algorithm (zum Beispiel mehrere Durchläufe, um eine höhere Genauigkeit zuerzielen) auhine erhebliche Geschwindigkeit bietet (bis zu 100-mal schneller als MapReduce)。在Java, Scala和Python中使用Java, Scala和Python中的kann，以及Teil von Spark-Anwendungen genutzt werden, sodass in complete Workflows(完整的工作流)中的kann。

GraphXDiagramm-berechnung

Diagrammberechnung: GraphX

基於spark的Engine zur diagramberechnung, die iren anwenderdie Möglichkeit bietet, interactive structurierte diagramdaten in grogroem Umfang zu erstellen, umzuwandeln and auszuwerten。模具引擎enthält eine Bibliothek mit häufig verwendeten算法。

火花核心api

Allgemeine ausfhrung: Spark Core

Spark Core是Spark- platform的核心，是Spark- platform的核心，是Spark- platform的核心。Java-， Scala-，和python - api - Die Entwicklung zu vereinfachen。

R
SQL
Python
Scala
Java

是Apache Spark嗎?- Vorteile von Apache Spark

Geschwindigkeit

Spark wurde entwickelt, um eine möglichst gute Performance gewährleisten zu können。Selbst riesige Datenmengen können它是Engine 100-mal schneller verarbeitden，也是Hadoop。dafr sorgen in - memory - berhnungen和weitere Optimierungen。星火燎原，星火燎原。星火燎原，星火燎原。Derzeit hält es den Weltrekord im sortien von umfangreichen Datenmengen aufstplatten。

Anwenderfreundlichkeit

Spark besitzt和wenderfreundlich api (api) (r den Betrieb umfangreicher Datenmengen)。zerizu zählt auch eine Sammlung aus ber 100 operatren f r die Umwandlung von Daten and bekannten Data frame - api zur Bearbeitung von semi-strukturierten Daten。

eineeinheitliche引擎

Spark wind軟件下載höherrangigen Bibliotheken geliefert，開源軟件支持 SQL-Abfragen, Streaming-Daten, Machine Learning and diagram。disese Standardbibliotheken steigern die Produktivität der Entwickler and können nahtlos kombiniert werden, um complex Workflows zu stelen。

Testen Sie Apache Spark kostenlos in der databrick - cloud

Die Databricks Unified analytics - platform bietet Die 5- face Performance der Open Source-Variante von Spark, gemeinschaftlich nutzbare Notebooks, integrated Workflows and Sicherheit auf - niveau - dies alles, aufiner vollständig verwalteten cloud - platform。

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Das開源- apache Spark-Projekt kann海爾heruntergeladen了

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