Apache Spark es un marco de computación en clúster de código abierto, optimizado para el proceso de datos extremadamente rápido y a gran escala. Desarrollado en el AMPLab de la UC Berkeley, Apache Spark puede ayudar a reducir la complejidad de la interacción de datos, aumentar la velocidad de procesamiento y mejorar las aplicaciones de misión crítica con inteligencia profunda.
Apache Spark ofrece un rendimiento 100 veces superior al de Apache Hadoop para determinadas cargas de trabajo, gracias a su avanzado motor de computación en memoria.
Los modelos de programación Streaming y SQL de Apache Spark, respaldados por MLlib y GraphX, facilitan la creación de aplicaciones que explotan el machine learning y el analytics de grafos.
OpenPOWER Foundation permite la aceleración de GPU, CAPI Flash, RDMA, FPGA y la innovación en machine learning, optimizando el rendimiento de las cargas de trabajo de Apache Spark.
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