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简单,高效的开发

Java,Scala和Python的简单而又丰富的API开放了数据,用于交互式发现和迭代开发应用程序。通过共享的通用代码,数据科学家和开发人员可以使用他们已经依赖的语言和第三方工具,为批处理和流式应用程序的快速原型提高生产力。

了解Spark为什么使开发人员感到高兴

探索Spark开发者指南


快速处理

利用Spark的分布式内存存储,实现各种用例的高性能处理,包括批处理,实时流式处理和高级建模与分析。 与MapReduce相比,Spark具有显着的性能改进,Spark是数据科学家和分析师将数据转化为实际结果的首选工具。

了解为什么Apache Spark是数据科学家的命脉

如何:使用Spark和SQL分析梦幻总教头游戏

跨平台集成

作为Cloudera平台的一个组成部分,Spark通过统一的资源管理(通过YARN),简单的管理(通过Cloudera Manager)以及合规性安全和治理(通过Apache Sentry和Cloudera Navigator)获得的收益 — 对于生产都是关键的。

了解详情

同一平台计划

Apache Spark定位于将MapReduce替换为Hadoop生态系统中的默认数据处理引擎,但是对于要完全使用Spark于所有生产工作负载的客户来说,满足企业级要求还有很多工作要做。同一平台计划正是为达成该目的的社区目标的推动力。

为了实现这一愿景,Cloudera的提交者与社区一起工作,将专门处理右图所示的问题(已经完成了一些项目)。


Cloudera在Spark上的差异

作为第一个发行和支持Spark的发行版,Cloudera不仅拥有最多的经验 — 与各行业的生产客户 — 也在Spark和其他生态系统之间建立了最深层的工程集成,包括将Spark带入YARN 并增加必要的安全和管理整合(到目前为止,提供了500多个补丁)。

Cloudera还有多名在职的Spark提交者,因此您可以根据需要和用例直接访问和影响路线图。

Concur案例研究

视频:企业中的Spark,2年后


与生态系统合作

通过Cloudera的1,700多个合作伙伴生态系统,与数据科学家和开发人员已经使用的工具无缝集成。凭借强大的合作伙伴认证计划和专门的Spark合作伙伴加速计划,我们不断致力于构建Spark与最受欢迎的第三方工具之间的生产强化整合。

了解更多有关我们的合作伙伴

专家支持Apache Spark

Cloudera拥有全球各地的Spark专家,24x7为世界一流的支持。凭借更多客户的更多经验,对于更多用例,Cloudera是Spark支持的领导者,因此您可以专注于结果。

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