이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Apache Software Foundation에서 개발했으며 Scala, Java, Python 및 R로 작성되었습니다. Spark를 사용하면 분산 방식으로 대량의 데이터를 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다.
Apache Spark는 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Scala, Java, Python 및 R로 작성되었으며 오픈 소스입니다. 기계 학습, 스트리밍, 그래프 처리 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
Spark는 RDD(Resilient Distributed Dataset) 추상화를 기반으로 하므로 사용자가 대량의 데이터를 쉽고 빠르게 처리할 수 있습니다. RDD는 여러 시스템에 분산되어 병렬 처리가 가능합니다. Spark는 또한 개발자가 애플리케이션을 만들 수 있도록 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
Spark는 내결함성이 있고 효율적으로 설계되었습니다. 인메모리 캐싱 시스템을 사용하여 중간 데이터를 저장하므로 더 빠른 처리가 가능합니다. 또한 SQL, 스트리밍 및 머신 러닝에 대한 지원 기능이 내장되어 있습니다.
Spark는 Apache Software Foundation에서 개발했으며 2010년에 처음 출시되었습니다. 그 이후로 Spark는 가장 인기 있는 분산 컴퓨팅 프레임워크 중 하나가 되었습니다. Amazon, eBay 및 Netflix와 같은 회사에서 대규모 데이터 처리를 위해 사용합니다.
Apache Spark에는 대규모 데이터 처리를 위한 매력적인 옵션이 되는 여러 기능이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
Apache Spark를 사용할 수 있는 방법의 한 가지 예는 스트리밍 데이터 처리입니다. Spark는 센서, 웹 로그 및 소셜 미디어와 같은 소스의 스트리밍 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Apache Spark에는 메모리 내 캐싱, 내결함성 및 사용하기 쉬운 API와 같은 여러 가지 장점이 있습니다. 그러나 특정 데이터 유형에 대한 지원 부족 및 메모리 집약적 작업에 대한 의존도와 같은 몇 가지 단점도 있습니다.
메모리 집약적인 작업에 의존하기 때문에 Apache Spark를 둘러싼 논란이 있었습니다. 이는 특정 시나리오에서 성능 저하로 이어질 수 있으므로 프레임워크에 대한 일부 비판을 불러일으켰습니다.
Apache Hadoop은 Apache Spark와 관련된 기술입니다. Hadoop은 대량의 데이터를 저장하고 처리하도록 설계된 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 대규모 데이터 처리를 위해 Spark와 함께 자주 사용됩니다.
Apache Spark는 가장 널리 사용되는 분산 컴퓨팅 프레임워크 중 하나입니다. 많은 회사에서 대규모 데이터 처리를 위해 사용하며 데이터 과학자에게 필수적인 도구가 되었습니다.
Apache Spark는 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Scala, Java, Python 및 R로 작성되었으며 많은 회사에서 대규모 데이터 처리를 위해 사용합니다. RDD(Resilient Distributed Dataset) 추상화를 기반으로 하며 메모리 내 캐싱, 내결함성, SQL 지원, 스트리밍 및 기계 학습과 같은 다양한 기능이 있습니다.