Apache Spark

Apache Spark adalah kerangka (framework) komputasi klaster dan pemrosesan dalam penyimpanan (in-memory) yang memperluas model MapReduce untuk mendukung jenis perhitungan lain, seperti kueri interaktif dan pemrosesan aliran. Spark dirancang untuk menangani berbagai beban kerja dengan memperkenalkan konsep Resilient Distributed Datasets (RDDs), yang memungkinkan eksekusi perhitungan di memori secara fault-tolerant.

RDDs adalah kumpulan data yang immutable dan terpartisi, menyediakan antarmuka pemrograman untuk menjalankan operasi seperti map, filter, dan join pada banyak elemen data. Untuk menjamin fault-t[1]olerance, Spark mencatat semua transformasi yang dilakukan dalam membangun dataset, membentuk graf keturunan (lineage graph) yang memungkinkan pemulihan data secara efisien jika terjadi kegagalan.

Referensi

  1. ^ Sakr, Sherif; Zomaya, Albert Y., ed. (2019). Encyclopedia of Big Data Technologies (dalam bahasa Inggris). Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-77525-8. ISBN 978-3-319-77524-1.

Content Disclaimer

Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.

  1. The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
  2. There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
  3. It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
  4. Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
  5. Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.