เหตุใดจึงเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ในอนาคต

Apache Hadoop เป็นรากฐานสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเวลานานและถือเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลพื้นฐานสำหรับข้อเสนอที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมด อย่างไรก็ตามฐานข้อมูลในหน่วยความจำและการคำนวณกำลังได้รับความนิยมเนื่องจากประสิทธิภาพที่เร็วขึ้นและผลลัพธ์ที่รวดเร็ว Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กใหม่ที่ใช้ความสามารถในหน่วยความจำในการประมวลผลที่รวดเร็ว (เร็วกว่า Hadoop เกือบ 100 เท่า) ดังนั้นผลิตภัณฑ์ Spark จึงถูกนำมาใช้มากขึ้นในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่และส่วนใหญ่เพื่อการประมวลผลที่เร็วขึ้น

Apache Spark คืออะไร

Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก (ข้อมูลขนาดใหญ่) ด้วยความเร็วและความเรียบง่าย เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นการวิเคราะห์ตามข้อมูลขนาดใหญ่ Spark สามารถใช้กับสภาพแวดล้อม Hadoop แบบสแตนด์อโลนหรือในระบบคลาวด์ ได้รับการพัฒนาที่มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนียและต่อมาได้เสนอให้กับมูลนิธิซอฟต์แวร์อาปาเช่ ดังนั้นจึงเป็นของชุมชนโอเพ่นซอร์สและสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากซึ่งช่วยให้นักพัฒนามือสมัครเล่นสามารถทำงานได้อย่างง่ายดาย (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโอเพ่นซอร์สของ Hadoop ให้ดูที่อิทธิพลของโอเพ่นซอร์สบนระบบนิเวศ Apache Hadoop คืออะไร)

จุดประสงค์หลักของ Spark ก็คือให้นักพัฒนามีกรอบแอปพลิเคชันที่ทำงานรอบ ๆ โครงสร้างข้อมูลที่เป็นศูนย์กลาง Spark ยังมีประสิทธิภาพอย่างมากและมีความสามารถโดยธรรมชาติในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วในช่วงเวลาสั้น ๆ จึงให้ประสิทธิภาพที่ดีมาก ทำให้เร็วกว่าที่กล่าวไว้ว่าเป็นคู่แข่งที่ใกล้ที่สุด Hadoop