Chapitre 1. Introduction à High Performance Spark
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Ce chapitre te donne un aperçu de ce que nous espérons que tu apprendras dans ce livre et fait de son mieux pour te convaincre d'apprendre à lire un peu de Scala. N'hésite pas à passer directement au chapitre 2 si tu sais déjà ce que tu cherches.
Qu'est-ce que Spark et pourquoi les performances comptent
ASF signifie (actuellement) Apache Software Foundation, bien qu’il y ait des voix qui s’élèvent pour renommer la fondation.1 Spark est un système de calcul distribué en parallèle de données, polyvalent et hautement performant, qui est devenu le projet open source le plus actif de l’ASF, avec plus de 2 000 contributeurs actifs. Spark nous permet de traiter de grandes quantités de données, bien au-delà de ce qu’une seule machine peut contenir, grâce à une API de haut niveau et relativement facile à utiliser. La conception et l’interface de Spark sont uniques, et c’est l’un des systèmes les plus rapides de sa catégorie. Fait unique, Spark nous permet d’écrire la logique des transformations de données et des algorithmes d’apprentissage automatique de manière parallélisable, tout en étant relativement indépendant du système.2
Cependant, malgré ses nombreux avantages et l’engouement autour de Spark, la mise en œuvre la plus simple de nombreuses routines courantes de science des données dans Spark peut s’avérer ...
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