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利用して並列処理を行う)
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型が与えられスキーマを利用した構造化データ
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• SQL形式で処理を行うことが可能でオプティマ
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プランが生成される
• RDDと比べて可読性が高く、またRDDと違い
言語ごとのパフォーマンス差が少ない
name (string) Age (integer) Address
(string)
name1 age1 address1
name2 age2 address2
name3 age3 address3
https://ja.wikipedia.org/wiki/Apache_Spark
http://technicaltidbit.blogspot.com/2015/10/spark-16-datasets-best-of-rdds-and.html
https://spark.apache.org/docs/latest/index.html
• RDDを基本とした分散処理から
DataFramesを中心とした高レベルに抽象
化された処理にシフト
• Spark Streaming -> Structured Streaming
• spark.mllib -> spark.ml
• Graph X -> Graph Frames
• https://docs.azuredatabricks.net/spark/lates
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• https://docs.microsoft.com/en-
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アプリケーション開発者のためのAzure Databricks入門

Notas del editor

  1. https://docs.databricks.com/_static/notebooks/databricks-for-data-engineers.html
  2. Hadoop の問題を解決するためのSparkは生まれた Calalyst optimizer
  3. Spark.mllib -> MLlib RDDベースのAPIは、今はメンテナンスモードにあります. データフレームはRDDよりももっと使いやすいAPIを提供します。 データフレームの利点: Spark Datasources, SQL/DataFrame クエリ, Tungsten および Catalyst 最適化を含み、言語間でAPIを揃えます。 Structured Streaming: Spark SQL上でストリーム処理アプリケーションを簡単に組むためのコンポーネント(Spar,2.2でProductionReady)   学習コストの低さ、Kafkaとの親和性の高さ
  4. Azure Databricks (Spark) アプリケーション開発のための基礎