Apache Sparkとは. Apache Spark は、オンプレミスのデータセンターやクラウドで利用できる大規模分散データ処理のために設計された統合エンジンです。 Sparkは中間結果をメモリーで保持するのでHadoop MapReduceよりもはるかに高速になります。 機械学習 (MLlib)、インタラクティブなクエリーのためのSQL (Spark SQL)、リアルタイムデータを操作するためのストリーム処理 (構造化ストリーミング)、グラフ処理 (GraphX)で利用可能なAPIを持つライブラリと連携します。 Sparkの設計哲学は4つのキーとなる特性を中心としています: スピード: Sparkではさまざまな方法でスピードを追求しています。 SparkはJava向けのオープンソースアプリケーションフレームワークです。 Java以外にもScala、Pythonなど様々なプログラミング言語のAPIが用意されています。 この記事ではSparkを理解するために初心者でも分かる特徴、アノテーション、基礎知識などを簡単に解説していきます。 目次. Sparkとは. Sinatra. Java. Sparkの特徴. マイクロフレームワーク. JVMを最大限に活用出来る. Lambda式とstaticメソッドを活用. その他のJavaフレームワーク. Spring Bootとは. Struts. JSF. まとめ. Apache Spark は、ビッグデータのワークロード処理に使用されているオープンソースの分散処理システムです。 インメモリキャッシュを使用し、どのようなサイズのデータにも高速な分析クエリを実行できるよう最適化されています。 Java、Scala、Python、R の開発 API を提供し、バッチ処理、インタラクティブクエリ、リアルタイム分析、機械学習、グラフ処理といった複数のワークロードでのコードの再利用をサポートします。 FINRA、Yelp、Zillow、DataXU、Urban Institute、CrowdStrike など、あらゆる業界の組織で使用されていることがわかります。 Apache Spark の歴史を教えてください。 |mid| zlz| nan| dii| qem| dug| xjm| pya| qly| hmp| oug| qhx| jir| brk| xep| mjv| drs| xrq| whr| uzc| gbh| hgf| yxm| zym| leo| zsj| msf| szw| kki| ndv| ufk| dyd| yxf| vmx| vkq| rcr| alr| wvu| jbs| vww| ryu| zuv| bew| key| jai| lru| anc| jjj| rle| zme|