Spark on Hadoopが重要な理由 | Hadoop Times

最近、MapR TechnologiesのCTOであり共同創業者のM.C. Srivasは、Spark Summit 2014において「Spark on Hadoopが重要な理由」について発表しました。インメモリ・プロセシング・フレームワークを備えたSparkは、Hadoop上で補完的なフルスタックを提供し、これはMapRの顧客にとってすばらしい兆候を示すものです。M.C. Srivasはこのような使用例のいくつかを提示し、SparkとHadoopの統合がどのようにして、そしていつ、エンドユーザーへ最善の価値をもたらすのか、議論しました。 この発表のいくつかの要点は、次のようなものです。 Apache HadoopとOSSエコシステムは急速に進化しています。MapRはHadoopエコシステムの多くの部分を、MapRデータプラットフォームの一部として提供しています。 より簡単なAPIやPyt

[yass]

" もう一点画期的なのは、DAGs（Directed Acyclic Graphs）をまたがるインメモリ・データのシェアをサポートしている点であり、これは、異なる作業が同じデータと一緒にすばやく働くことを可能にします "