Spark
To rozproszony silnik obliczeniowy zaprojektowany do szybkiego przetwarzania danych in-memory, umożliwiający analizę danych w czasie rzeczywistym lub wsadowo.
Rozwiązania oparte na Spark pozwalają na sprawne przetwarzanie, analizowanie i łączenie danych pochodzących z wielu źródeł – zarówno w chmurze, jak i lokalnie.
Dzięki wsparciu dla wielu języków programowania (Scala, Python, Java) oraz integracji z narzędziami Big Data, Spark jest fundamentem nowoczesnych projektów data-driven.
Rozwiązania Spark obejmują:
Przetwarzanie wsadowe i strumieniowe
Obsługa danych w trybie batch i real-time – idealne do analityki, ETL i przetwarzania zdarzeń.
Przetwarzanie danych w pamięci (in-memory)
- Minimalizacja operacji na dysku i wysoka wydajność obliczeń – szczególnie w projektach ML.
Integracja i transformacja danych (ETL)
- Łatwa integracja z HDFS, Hive, Kafka, bazami danych i systemami zewnętrznymi.
Wsparcie dla machine learning i AI
- Wbudowana biblioteka MLlib do skalowalnych algorytmów analitycznych i predykcyjnych.
Analiza danych z użyciem SQL i grafów
- Spark SQL i GraphX umożliwiają zaawansowane zapytania i analizy sieciowe.
Wsparcie dla wielu języków programowania
- Scala, Python, Java i R – elastyczność w doborze środowiska pracy.
Spark: szybkie przetwarzanie danych, analityka w czasie rzeczywistym i skalowalność klasy enterprise
Wysoka wydajność
Obliczenia w pamięci (RAM) zapewniają szybkie przetwarzanie danych.
Skalowalność pozioma
Działa równie dobrze na laptopie i w środowisku klastrowym.
Wszechstronność zastosowań
Od prostego ETL po zaawansowaną analitykę i machine learning.
Integracja z popularnymi narzędziami Big Data
M.in. Hadoop, Kafka, Cassandra, Snowflake.
Aktywna społeczność i wsparcie projektów open source
Ciągły rozwój i nowe możliwości.
Ujednolicona platforma do danych
Streaming, batch, AI i SQL w jednym środowisku.
Wykorzystanie technologii
w projekcie
Szybka analiza dużych zbiorów danych
Przyspiesza decyzje operacyjne.
Przetwarzanie danych GPS w czasie rzeczywistym
Spark Streaming umożliwia przetwarzanie danych GPS w czasie rzeczywistym.
Skalowalność
Zapewnia wydajność systemu przy rosnącym obciążeniu.
Spark w praktyce | Case Studies
CBIF
O projekcie
Trans.eu to jedna z największych giełd transportowych w Europie. Każdego dnia giełda łączy tysiące przewoźników, dostawców i spedytorów do przewozu ładunków na całym kontynencie. Przed zawarciem transakcji klienci giełdy potrzebowali informacji o swoich kontrahentach. Pomogliśmy im stworzyć system, który wyświetla szczegółowe dane przed zawarciem transakcji w systemie. W ten sposób powstał CBIF.
BLOG
