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Spark は、大規模なデータ処理のためのオープンソースの分散コンピューティング フレームワークです。これは Apache Software Foundation によって開発され、Scala、Java、Python、および R で記述されています。Spark を使用すると、ユーザーは分散された方法で大量のデータを迅速かつ簡単に処理できます。
Apache Spark は、大規模なデータを高速かつ効率的に処理できるように設計された分散コンピューティング フレームワークです。 Scala、Java、Python、R で書かれており、オープンソースです。機械学習、ストリーミング、グラフ処理など、さまざまなタスクに使用できます。
Spark は、Resilient Distributed Dataset (RDD) 抽象化に基づいており、ユーザーは大量のデータを迅速かつ簡単に処理できます。 RDD は複数のマシンに分散されているため、並列処理が可能です。 Spark は、開発者がアプリケーションを作成するための使いやすい API も提供します。
Spark は、フォールト トレラントで効率的に設計されています。インメモリ キャッシュ システムを使用して中間データを格納し、より高速な処理を可能にします。また、SQL、ストリーミング、および機械学習のサポートも組み込まれています。
Spark は Apache Software Foundation によって開発され、2010 年に最初にリリースされました。それ以来、最も人気のある分散コンピューティング フレームワークの 1 つになりました。 Amazon、eBay、Netflix などの企業が大規模なデータ処理に使用しています。
Apache Spark には、大規模なデータ処理の魅力的なオプションとなる多くの機能があります。これらには以下が含まれます:
Apache Spark の使用例の 1 つは、ストリーミング データ処理です。 Spark は、センサー、Web ログ、ソーシャル メディアなどのソースからのストリーミング データを処理するために使用できます。これにより、データに対するリアルタイムの洞察が可能になります。
Apache Spark には、メモリ内キャッシュ、フォールト トレランス、使いやすい API など、多くの利点があります。ただし、特定のデータ型がサポートされていないことや、メモリを集中的に使用する操作に依存していることなど、いくつかの欠点もあります。
メモリを集中的に使用する操作に依存しているため、Apache Spark を取り巻くいくつかの論争がありました。これにより、特定のシナリオでパフォーマンスが低下する可能性があるため、フレームワークに対する批判がいくつかありました。
Apache Hadoop は、Apache Spark に関連するテクノロジーです。 Hadoop は、大量のデータを保存および処理するために設計された分散コンピューティング フレームワークです。大規模なデータ処理のために Spark と組み合わせて使用されることがよくあります。
Apache Spark は、最も人気のある分散コンピューティング フレームワークの 1 つです。多くの企業で大規模なデータ処理に使用されており、データ サイエンティストにとって不可欠なツールとなっています。
Apache Spark は、大規模なデータを高速かつ効率的に処理できるように設計された、オープンソースの分散コンピューティング フレームワークです。 Scala、Java、Python、R で書かれており、多くの企業で大規模なデータ処理に使用されています。 Resilient Distributed Dataset (RDD) の抽象化に基づいており、インメモリ キャッシュ、フォールト トレランス、SQL、ストリーミング、機械学習のサポートなど、多くの機能を備えています。