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Spark ermöglicht schnelle, große Datenverarbeitung durch in-memory Computing. Es unterstützt unterschiedliche Datenquellen und bietet integrierte Funktionen für maschinelles Lernen und SQL.
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und bei Bedarf in die 360°-Bewertung zu wechseln.
Technischer Baustein: kann automatisiert, integriert oder betrieben werden.
Konkretes Rädchen im System, das in größeren Zusammenhängen wirkt.
Apache Spark ist ein verteiltes Open-Source-Framework, das große Datenmengen für Batch-Verarbeitung, Streaming, SQL und maschinelles Lernen verarbeitet.
Spark entstand aus dem Bedarf, wiederkehrende Datenverarbeitung über Cluster mit weniger Aufwand und mehr Wiederverwendung als bei einzelnen Batch-Programmen zu organisieren. Das Apache-Projekt bündelt daraus gewachsene APIs und Bibliotheken für unterschiedliche Analyseaufgaben.
Eine Spark-Anwendung beschreibt eine Verarbeitung als gerichteten Plan: Daten werden eingelesen, durch Transformationen umgeformt und erst bei einer Aktion tatsächlich berechnet. Der Scheduler zerlegt den Plan in Aufgaben für Clusterknoten; APIs wie SQL oder DataFrame abstrahieren die Verteilung, während Caching wiederholte Zugriffe beschleunigen kann.
Transformationen beschreiben neue Datenstrukturen, ohne die Berechnung sofort auszuführen.
Aktionen lösen die geplante Verarbeitung aus und liefern Ergebnisse oder schreiben Daten.
DataFrames geben verteilten Daten tabellarische Struktur und ermöglichen Optimierung.
Ein Scheduler verteilt Aufgaben auf Rechenknoten und koordiniert ihre Ergebnisse.
Spark ist nützlich für große Batch- und Streaming-Pipelines, SQL-Analysen und verteiltes maschinelles Lernen. Leistung hängt stark von Datenpartitionierung, Shuffle, Speicher und Clusterbetrieb ab; eine vertraute API ersetzt keine Kosten- und Laufzeitanalyse.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.