¿Qué es y para qué sirve Spark?

Apache Spark es un framework de programación para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido y de propósito general. Como su propio nombre indica, ha sido desarrollada en el marco del proyecto Apache, lo que garantiza su licencia Open Source.

¿Cuándo usar Apache Spark?

Apache Spark permite a los programadores realizar operaciones sobre un gran volumen de datos en clústeres de forma rápida y con tolerancia a fallos. Cuando tenemos que manejar algoritmos, trabajar en memoria y no en disco mejora el rendimiento.

¿Qué empresas utilizan Apache Spark?

Actualmente esta herramienta forma parte de los procesos internos de algunas de las empresas más grandes del mundo con una cultura data-driven, tales como Amazon, IBM, Groupon, Ebay, TripAdvisor, NASA, Yahoo y Shopify, entre muchas otras.

¿Qué es Spark y PySpark?

¿Qué es Pyspark? Spark es el nombre del motor para realizar la computación en clúster, mientras que PySpark es la biblioteca de Python para usar Spark.

¿Qué es Spark lenguaje?

SPARK es un lenguaje de programación especialmente diseñado para sistemas de alta integridad. Es un subconjunto anotado de Ada desarrollado por la empresa británica Praxis High Integrity Systems, Inc Archivado el 10 de julio de 2006 en Wayback Machine.

¿Qué es Spark en Python?

Spark proporciona una interfaz para la programación de clusters completos con Paralelismo de Datos implícito y tolerancia a fallos. Apache Spark se puede considerar un sistema de computación en clúster de propósito general y orientado a la velocidad. Proporciona APIs en Java, Scala, Python y R.

¿Cuál administrador de cluster soporta Spark?

Actualmente, el sistema soporta varios administradores de clústeres: · Independiente: un administrador de clúster simple incluido con Spark que facilita la configuración de un clúster. · Apache Mesos: un administrador de clúster general que también puede ejecutar Hadoop MapReduce y aplicaciones de servicio.

¿Quién desarrollo Spark?

Matei Zaharia
Spark fue desarrollado en sus inicios por Matei Zaharia en el AMPLab de la UC Berkeley en 2009.

¿Cómo ejecutar PySpark?

Ejecutando PySpark en Jupyter Ahora visita la página de descargas de Spark. Selecciona la última versión de Spark, un paquete precompilado para Hadoop y descárgalo directamente. Si quieres compatibilidad con Hive o cosas más sofisticadas, tendrás que construir tu distribución de Spark por tu cuenta -> Build Spark .

Por último, hemos dicho que Spark es flexible en su utilización, y es que ofrece una serie de APIs que permiten a usuarios con diferentes backgrounds poder utilizarlo. Incluye APIs de Python, Java, Scala, SQL y R, con funciones integradas y en general una performance razonablemente buena en todas ellas.

¿Qué es Apache Spark y para qué sirve?

Gracias a una completa API, es posible programar complejos hilos de ejecución paralelos en unas pocas líneas de código. Apache Spark mejora con respecto a los demás sistemas en cuanto a la computación en memoria.

¿Cuáles son los diferentes tipos de operaciones en Spark?

Una vez que los datos han sido leídos como objetos RDD en Spark, pueden realizarse diversas operaciones mediante sus APIs. Los dos tipos de operaciones que se pueden realizar son: Transformaciones: tras aplicar una transformación, obtenemos un nuevo y modificado RDD basado en el original.

¿Cuáles son los diferentes modos de instalar Apache Spark?

Existen varios modos de instalar Apache Spark: Modo Standalone: Tenemos el HDFS (Hadoop Distributed File System), es decir, el sistema de archivos distribuido de Haddop, y por encima estaría Apache Spark. Hadoop V1 (SIMR) : Tenemos el HDFS y por encima Map Reduce, y por encima del mismo estaría Apache Spark.

https://www.youtube.com/watch?v=8jfijXZjKvY