In-Memory Engine
Spark ist durch die vollständige Haltung der Daten in-Memory häufig sehr viel schneller als vergleichbare Tools.
Kosteneffizienz
Spark wird in der Regel auf einfachen Commodity Hardwarekomponenten ausgeführt und ist somit kostensparend.
Machine Learning mit Spark
MLlib beinhaltet verschiedenste Machine Learning Algorithmen zur Anwendung in Ihrem Data Science Projekt.
Realtime Analytics
Spark Streaming ermöglicht es, Realtime-Analytics und Streaming mit dem Spark Cluster umzusetzen.
Interfaces zu anderen Tools
Spark bietet verschiedene Schnittstellen zu Data Science Tools wie R und Python und lässt sich von diesen steuern.
Fortlaufende Weiterentwicklung
Wie andere Open Source Tools auch, wird Spark kontinuierlich von einer internationalen Community weiterentwickelt.
Interessiert? Hier gibts mehr Infos.
Unser Angebot für Data Science mit Spark.
Spark ist eine State-of-the-Art Technologie zur Analyse von sehr großen Datenmengen.
Nachdem Hadoop für viele Jahre in Unternehmen der Quasi-Standard für Big Data Analysen war, ist durch die Verbreitung von Spark ein ernstzunehmender Gegner in den Ring gestiegen. Spark ist, je nach Setup, bis zu 100x schneller als vergleichbare Tools, was durch die in-Memory Engine zu begründen ist. Auch Realtime-Anwendungen können mit Spark umgesetzt werden.
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