Voorbeelden van het gebruik van Apache spark in het Spaans en hun vertalingen in het Nederlands
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Lance sus tareas de procesamiento Apache Spark rápida y fácilmente.
Apache Spark es un motor rápido y general para el procesamiento de datos a gran escala.
Esta solución admite el despliegue de Apache Spark SQL o IBM Big SQL.
Y aprenderá cómo distribuirtrabajos de minería de datos en varias computadoras utilizando Apache SPARK.
Los flujos de datos se pueden ejecutar en Apache Spark o en Oracle Database Cloud.
Apache Spark se ha impuesto en todo el mundo como el framework de referencia para clusters de cloud computing.
Incremente la agilidad de su analítica con el poder de Apache Spark de código abierto.
Hadoop/Apache Spark: Distribuya el trabajo entre los nodos sin programación compleja y escale sus análisis de manera transparente.
En cuestión de minutos, desplegamos un cluster Apache Spark solo para usted.
Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores de mensajes y consumidores.
Extraiga, transforme ycargue sus clústeres de macrodatos a petición con Hadoop MapReduce y Apache Spark.
Explote al máximo Apache Hadoop y Apache Spark con Cloudera, Hortonworks o MapR.
Nos tomó medio día volver a escribir algo queantes nos había tomado seis meses con Apache Spark".
Migra tus clústeres de Apache Hadoop y Apache Spark a Google Cloud Platform según las necesidades de tu empresa.
Este curso está dirigido a ingenieros ydesarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark.
Pitón ha sido utilizado con éxito para el procesamiento del lenguaje natural y Apache Spark ha hecho que la información encontrada en Hadoop racimos más efectivamente abiertos.
Ingiera y procese millones de eventos de streaming por segundo con Apache Kafka,Apache Storm y Apache Spark Streaming.
HDInsight incluye Apache Spark, un proyecto de código abierto en el ecosistema Apache que puede ejecutar aplicaciones de análisis de datos a gran escala en memoria.
El adaptador está certificado por Hortonworks Yarn para ejecutarse en Apache Spark mediante Spark Thrift Server.
Con esta solución, tanto Apache Spark SQL como IBM Big SQL pueden implementarse en un clúster distribuido de nodos de gestión Lenovo ThinkSystem SR630 y de nodos de datos ThinkSystem SR650.
El control de versiones de imágenes te permite cambiar entre diferentes versiones de Apache Spark, Apache Hadoop y otras herramientas.
Por su parte, los motores de procesamiento como Apache Spark, hacen fácil la construcción de algoritmos y, finalmente, aplicaciones que aprovechen el aprendizaje del equipo para proveer experiencias de usuario interesantes y mágicas.
Los servidores dedicados HG In-Memory Database se basan en una arquitectura específicamente diseñada para el big data yorientada al análisis en streaming, como Apache Spark, Redis o SAP HANA.
Como parte de este rápido modelo de distribución,Hortonworks ha anunciado hoy la disponibilidad general de Apache Spark 1.6, Apache Ambari 2.2 y SmartSense™ 1.2 en HDP 2.4, que está disponible inmediatamente.
Cloud Dataflow no solo funciona con los productos de ingestión, almacenamiento de datos y aprendizaje automático de Google,sino también con herramientas de terceros como Apache Spark y Apache Beam.
Los diferencia principal entre Spark y Scala es que el Apache Spark es un marco de computación en clúster diseñado para cómputo rápido de Hadoop, mientras que Scala es un lenguaje de programación de propósito general que admite la programación funcional y orientada a objetos….
Su SDK basado en Beam también permite que los desarrolladores generen extensiones personalizadas eincluso elijan sistemas de ejecución alternativos, como Apache Spark a través de Cloud Dataproc o en las instalaciones.
También tendremos nuevos labs, con una oferta Cloud Databases de alta disponibilidad, una plataforma de Machine Learning llave en mano y herramientas de procesamiento de datos como OVH Analytics Data Compute,que facilita el uso de Apache Spark.
Procesamiento y análisis de datos genómicos en tiempo real con BigQuery, en un estilo de programación literaria con Cloud Datalab,en lotes con GATK en Google Genomics, con Apache Spark o Cloud Dataflow, o bien, con un clúster de Grid Engine.
Los comunicados de hoy abarcan un nuevo enfoque de distribución para Apache™ Hadoop® con la última versión de HDP 2.4,que incluye la última generación de Apache Spark 1.6, así como el comunicado de HDF 1.2.