使用Apache Spark的3个理由

了解为什么Apache Spark是适用于所有SWE项目的出色计算框架,这些项目专注于大数据,庞大的用户群和多个位置。

如果您是正在考虑必须支持大数据,庞大的用户群和/或多个位置的软件开发项目的开发人员,那么Apache Spark绝对应该列入计算框架的考虑范围。 在本文中,我们探讨了在大数据项目中使用Apache Spark的三个原因。

在成千上万的开发人员和功能和工具的全球使用下,Spark库和功能正在日趋增长。

Spark是一个分布式开源集群计算框架,并包括一个接口,该接口用于对全套集群进行编程,并具有全面的容错能力并支持数据并行性。

使用Apache Spark的3个令人信服的理由

1.快速

Apache Spark具有可伸缩性,并通过物理执行引擎,调度程序和查询优化器提供了出色的流和批处理数据性能,旨在简化处理并确保可靠的性能。 即使有大量数据集,Apache Spark也会快速有效地产生结果。

2.易于扩展

Spark不是限制性的。 它支持云应用程序,Kubernetes,Apache Mesos和Hadoop,并且可以处理不同的数据。 Spark可在独立模式下使用,并支持数百种数据源,包括Apache Hive,Apache Cassandra,Apache HBase,HDFS等!

3.容易上手

Apache Spark有80多个高级操作员,支持需要并行应用程序的项目。 开发人员可以利用熟悉的应用程序语言,以SQL,R,Python,Scala和Java进行开发,并结合各种方法和应用程序以包括流功能,分析和SQL基础。 Spark库包括对机器学习,流,数据帧和图形的支持。

开发者社区的支持是促使Apache Spark普及的最重要因素之一。 随着成千上万的开发人员以及功能和工具的全球使用,库和功能每天都在增长。 作为处理大型数据集的工具,Spark非常受欢迎,并且其影响力和用途不断增长。

如果您正在考虑一个软件开发项目来支持大数据,那么Apache Spark绝对应该列在计算框架考虑因素的简短清单上。

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