В чем заключаются ключевые отличия Spark от традиционных систем обработки данных?

Некоторые ключевые отличия Spark от традиционных систем обработки данных:

• Обработка в памяти. skillbox.ru uryumtsev.ru Spark хранит и обрабатывает данные в оперативной памяти, что обеспечивает гораздо большую скорость, чем загрузка и чтение данных с диска. skillbox.ru
• Ленивые вычисления. skillbox.ru Spark использует концепцию отложенного выполнения вычислений: операции над данными проводятся только перед непосредственным использованием результатов этих операций. skillbox.ru
• Параллельная обработка и комбинирование операций. skillbox.ru Spark распределяет данные и вычисления по нескольким узлам в кластере, выполняя разные операции обработки параллельно в режиме реального времени. skillbox.ru
• Управление отказами. blog.skillfactory.ru Spark использует механизм DAG — ориентированный ациклический граф, с помощью которого автоматически восстанавливает работу после сбоев и остаётся устойчивым к ошибкам. blog.skillfactory.ru
• Расширение и кастомизация. blog.skillfactory.ru Специалисты могут создавать пользовательские функции и интегрировать Spark с языками программирования — Scala, Java, Python и R. blog.skillfactory.ru
• Поддержка различных задач. blog.rubrain.com Spark подходит для задач, требующих быстрой итерации, например, машинного обучения. blog.rubrain.com
• Совместимость. uryumtsev.ru Spark может интегрироваться с различными системами хранения данных, включая HDFS, Cassandra, HBase и S3. uryumtsev.ru