Translations:Apache Spark/2/en: Difference between revisions

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Apache Spark est une framework de calcul distribuée open source initialement développé par l'AMPLab de l'Université Berkeley, et maintenant un projet de la fondation Apache. Contrairement à l'algorithme MapReduce implémenté par Hadoop qui utilise le stockage sur disque, Spark utilise des primitives conservées en mémoire lui permettant d'atteindre des performances jusqu'à 100 fois plus rapide pour certaines applications. Le chargement des données en mémoire permet de les interroger fréquemment ce qui fait de Spark une framework particulièrement approprié pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données interactive.
Apache Spark is an open source framework for distributed computation initially developed by the AMPLab at Berkeley University and is now a project sponsored by the Apache foundation. Unlike the MapReduce algorithm implemented by Hadoop that uses disk storage, Spark makes use of primitives which are stored in memory, thereby achieving up to 100x the performance of Hadoop in certain applications. Loading data in memory allows them to be queried frequently, making Spark a framework especially appropriate for automated learning and interactive data analysis.

Latest revision as of 20:50, 7 December 2018

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Apache Spark est une framework de calcul distribuée open source initialement développé par l'AMPLab de l'Université Berkeley, et maintenant un projet de la fondation Apache. Contrairement à l'algorithme MapReduce implémenté par Hadoop qui utilise le stockage sur disque, Spark utilise des primitives conservées en mémoire lui permettant d'atteindre des performances jusqu'à 100 fois plus rapides pour certaines applications. Le chargement des données en mémoire permet de les interroger fréquemment ce qui fait de Spark une framework particulièrement approprié pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données interactive.

Apache Spark is an open source framework for distributed computation initially developed by the AMPLab at Berkeley University and is now a project sponsored by the Apache foundation. Unlike the MapReduce algorithm implemented by Hadoop that uses disk storage, Spark makes use of primitives which are stored in memory, thereby achieving up to 100x the performance of Hadoop in certain applications. Loading data in memory allows them to be queried frequently, making Spark a framework especially appropriate for automated learning and interactive data analysis.

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