Apache Sparkとは？：Hadoopに続く分散処理のフレームワーク｜データ分析用語を解説 - データビジュアライズで経営を視える化する/graffe グラーフ
SparkはHadoopの後発として期待されるビッグデータ処理基盤 今日は「Apache Spark」という言葉について説明します。先日「Hadoop(ハドゥープ)」についての掲載をさせていただきましたが、その中でHadoopとは、 巨大データの取り扱いを目的とした分散処理のフレームワークである 分散処理によってビッグデータを高速に処理することができる Hadoopの利用者は自作したデータ処理のプログラムや他者が開発したツールプログラムをHadoop内に組み込んでビッグデータ処理を行う と説明させていただきました。またその他関連記事の中で、 Hadoop上で稼動するデータベースマネージメントシステム(DBMS)としてHive・Impalaがあり、 同じくHadoop上で稼動するスクリプト環境としてPigがある これらHadoop連携ソフトウェアの存在がビックデータ処理環境をより便利なものに
Apache Spark で分散処理入門 - Qiita
Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.0 /_/ 2016年7月末にApache Spark 2.0.0がリリースされ、始めてみたので色々メモ メモなのでご容赦ください🙇 また、この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。 これからも随時編集していきます Apache Spark とは 上の画像はhttps://spark.apache.orgから、場合によってはHadoopのMapReduce100倍速いらしいです、強い、Spark Sparkは巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワーク。 (Java Magazin
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