Некоторые преимущества использования Spark SQL для работы с большими данными:

• Простота и удобство. 1 Spark SQL позволяет выполнять SQL-запросы и работать с большими данными как с привычными таблицами. 1 В отличие от альтернативных методов, для работы с которыми требуется написание сложного кода, в случае с SQL к данным можно обращаться напрямую, без трудоёмких преобразований. 1
• Высокая скорость. 2 Spark использует память для хранения промежуточных данных, что позволяет обрабатывать их в десятки раз быстрее, чем традиционные методы. 2 Это особенно важно для задач, требующих быстрой обработки данных, таких как анализ в реальном времени и машинное обучение. 2
• Универсальность. 2 Spark может обрабатывать как пакетные, так и потоковые данные, что делает его универсальным инструментом для различных задач. 2
• Работа с различными источниками данных. 13 Платформа поддерживает работу с информацией из множества разных систем, например HDFS, S3, Cassandra, Kafka. 1 С помощью Spark данные можно обрабатывать без переноса в другие хранилища. 1
• Управление отказами. 1 Spark автоматически восстанавливает работу после сбоев и остаётся устойчивым к ошибкам. 1
• Возможность настройки. 1 Специалисты могут создавать пользовательские функции и интегрировать Spark с языками программирования — Scala, Java, Python и R. 1 Это помогает настроить платформу под задачи конкретного проекта или компании. 1