Spark運算

2013年Spark加入Apache專案後發展迅速，如今已成為.Apache基金會重要的分散式運算系統開源專案之一.•Spark在2014年打破了Hadoop保持的基準排序紀錄.,ApacheSpark是用於大數據工作負載的開放原始碼、分散式處理系統。它採用記憶體內快取並優化查詢執行，以對任何規模的資料進行快速地分析查詢。,ApacheHadoop和ApacheSpark是兩個開放原始碼架構，可用於管理和處理用於分析的大量資料。組織必須大規模且快速地處理資料，才能取得...

參考資訊如下
Spark基本原理

2013年Spark加入Apache專案後發展迅速，如今已成為. Apache基金會重要的分散式運算系統開源專案之一. • Spark在2014年打破了Hadoop保持的基準排序紀錄.

什麼是Apache Spark？

Apache Spark 是用於大數據工作負載的開放原始碼、分散式處理系統。它採用記憶體內快取並優化查詢執行，以對任何規模的資料進行快速地分析查詢。

Hadoop 與Spark 的比較

Apache Hadoop 和Apache Spark 是兩個開放原始碼架構，可用於管理和處理用於分析的大量資料。組織必須大規模且快速地處理資料，才能取得商業智慧的即時洞察。

Apache Spark 簡介

Spark 是一個開源的叢集運算框架，並延伸了流行的MapReduce運算框架並提供其他高效率的計算應用，與Hadoop 不同的是Hadoop MapReduce在執行運算時，需要將中間產生的數據， ...

Day 16-Apache Spark 簡介

根據Apache Spark官方網站的說明，Spark在記憶體內執行運算時，最快可以比Hadoop MapReduce快100倍。即使與MapReduceㄧ樣將運算結果儲存在硬碟上，運算速度也可以快上10倍 ...

[資料工程] Spark Python 介紹與實作

2023年3月8日 — Spark 則是專注於運算這件事，對標Hadoop 就是MapReduce 角色。也因此沒有誰取代誰的問題，反而Spark 支援了從HDFS 讀取資料的功能，兩者可以搭配著使用。

Spark 基本介紹

2018年10月30日 — Apache Spark 是由UC Berkeley AMP 實驗室所開發的雲端運算框架，用來構建大型的，低延遲的資料分析系統。比較起其他雲端運算架構，像是IBM 的InfoSphere ...

Apache Spark 處理簡介

除了Spark 核心資料處理引擎，還有SQL 及DataFrame、機器學習、GraphX、圖表運算及串流處理專用的函式庫。這些函式庫可併用於各種資料來源的大量資料集中，例如HDFS ...

Apache Spark

Spark在記憶體內執行程式的運算速度能做到比Hadoop MapReduce的運算速度快上100倍，即便是執行程式於硬碟時，Spark也能快上10倍速度。Spark允許使用者將資料載入至叢集記憶 ...