El desarrollo del Big Data cuenta con una gran variedad de herramientas que facilitan la tarea de destacar y estudiar el valor de los datos. Dentro de ellos, podrás encontrar el Apache Spark como parte del procesamiento Big Data.
En suma, qué es Apache Spark abarca una gran variedad de componentes para destacar el valor de los macrodatos. De manera que, en este post, te exponemos qué es Apache Spark y cómo se desarrolla dentro del mundo Big Data.
¿Qué es Apache Spark?
Para saber qué es Apache Spark hay que aclarar que es un sistema de computación basado en Hadoop Map Reduce. En efecto, este sistema consiste en permitir dividir y paralelizar los jobs, de manera que trabajan con datos de forma distribuida.
Por otra parte, uno de los aspectos más importantes de lo que es Apache Spark es que proporciona distintas APIs (Interfaz de programación de aplicaciones) para funcionar como:
- Core.
- SQL.
- Streaming.
- Graph.
- Machine Learning.
Por otra parte, Apache Spark es un multilenguaje que se puede desarrollar en sistemas como:
- Scala, Java, Lenguaje JVM.
- Python.
- R.
En suma, el framework de Spark desarrollado en Scala es la mejor opción. Los analistas de datos trabajan mucho en Python usando PySpark.
- Arquitectura: Conceptos, Spark Stack.
- Spark Core: spark-shell, RDD, Core API.
En el desarrollo de este post, te hemos expuesto qué es Spark dentro del procesamiento del Big Data. Para ello, debes recordar que en el desarrollo de este sistema de computación podrás encontrar sus lenguajes y herramientas de apoyo, que también son de suma importancia en el mundo Big Data, como Scala, JAVA, etc.
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