Decorative background
Decorative bracket
Logo Apache Spark

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

  • arrowObsługa danych w trybie batch i real-time – idealne do analityki, ETL i przetwarzania zdarzeń.

Przetwarzanie danych w pamięci (in-memory)

  • arrowMinimalizacja operacji na dysku i wysoka wydajność obliczeń – szczególnie w projektach ML.

Integracja i transformacja danych (ETL)

  • arrowŁatwa integracja z HDFS, Hive, Kafka, bazami danych i systemami zewnętrznymi.

Wsparcie dla machine learning i AI

  • arrowWbudowana biblioteka MLlib do skalowalnych algorytmów analitycznych i predykcyjnych.

Analiza danych z użyciem SQL i grafów

  • arrowSpark SQL i GraphX umożliwiają zaawansowane zapytania i analizy sieciowe.

Wsparcie dla wielu języków programowania

  • arrowScala, Python, Java i R – elastyczność w doborze środowiska pracy.

Spark: szybkie przetwarzanie danych, analityka w czasie rzeczywistym i skalowalność klasy enterprise

Wysoka wydajność

Wysoka wydajność

Obliczenia w pamięci (RAM) zapewniają szybkie przetwarzanie danych.

Skalowalność pozioma

Skalowalność pozioma

Działa równie dobrze na laptopie i w środowisku klastrowym.

Wszechstronność zastosowań

Wszechstronność zastosowań

Od prostego ETL po zaawansowaną analitykę i machine learning.

Integracja z popularnymi narzędziami Big Data

Integracja z popularnymi narzędziami Big Data

M.in. Hadoop, Kafka, Cassandra, Snowflake.

Aktywna społeczność i wsparcie projektów open source

Aktywna społeczność i wsparcie projektów open source

Ciągły rozwój i nowe możliwości.

Ujednolicona platforma do danych

Ujednolicona platforma do danych

Streaming, batch, AI i SQL w jednym środowisku.

Navy background

Wykorzystanie technologii
w projekcie

Przykład implementacji Spark
Arrow

Szybka analiza dużych zbiorów danych

Przyspiesza decyzje operacyjne.

Arrow

Przetwarzanie danych GPS w czasie rzeczywistym

Spark Streaming umożliwia przetwarzanie danych GPS w czasie rzeczywistym.

Arrow

Skalowalność

Zapewnia wydajność systemu przy rosnącym obciążeniu.

Spark w praktyce | Case Studies

CBIF

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.

Background
Background

Czas na Twój projekt!

Przekształć idee w rzeczywiste rozwiązania i skontaktuj się z nami.

Twoja wizja, nasza realizacja

Napisz, omówimy szczegóły.

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych przez Fire ...