Apache Spark est un système de traitement des données rapide et puissant qui permet aux utilisateurs de traiter et d’analyser des volumes massifs de données de manière distribuée. Il offre une plateforme unifiée pour le traitement de données en batch, en temps réel, par flux et l’apprentissage automatique.
Catégorie
Utilisations
Contexts
2.4 Java/Scala 11
Stable
2.4 Python 3.7
Stable
3.0 Java/Scala 11
Stable
3.0 Python 3.7
Stable
3.1 Python 3.7
Stable
3.1 Python 3.8
Stable
3.1 Python 3.9
Stable
3.1 AWS Java/Scal 11
Stable
3.1 AWS Python 3.7
Stable
3.1 AWS Python 3.8
Stable
3.1 AWS Python 3.9
Stable
L’intégration d’Apache Spark au sein de la plateforme DataOps de Saagie apporte une multitude d’avantages. Tout d’abord, elle permet aux équipes d’accéder aux capacités de traitement de données massives et de calcul distribué de Spark pour des analyses avancées.
Cette intégration dans la plateforme Saagie facilite le traitement de gros volumes de données avec efficacité, garantissant des analyses rapides et précises à chaque étape du processus. Spark est accompagné de Spark History Server et Spark UI pour le monitoring temps réel de l’execution des jobs Spark.
L’utilisation d’Apache Spark avec Saagie permet aux équipes de réduire le temps nécessaire pour analyser des données complexes, d’améliorer la collaboration entre les équipes de données et de développement, et de fournir une solution de traitement haute performance pour répondre aux besoins variés des projets.
