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| − | 스파크는 여러가지의 기술과 특징이 있다. 스파크는 데이터를 읽으면서 변형, 합계 등 작업을 여러가지로 할수 있으며 통계모델을 쉽게 학습하고 배포할 수 있다. 그리고 [[유연성]]과 [[맵리듀스]]에 대한 [[확장성]]을 훨씬 빠른 속도로 제공한다. 스파크 [[API]]는 [[자바]], [[스칼라]], [[파이썬]], [[R]], [[SQL]]을 이용해 접근할 수 | + | 스파크는 여러가지의 기술과 특징이 있다. 스파크는 데이터를 읽으면서 변형, 합계 등 작업을 여러가지로 할수 있으며 통계모델을 쉽게 학습하고 배포할 수 있다. 그리고 [[유연성]]과 [[맵리듀스]]에 대한 [[확장성]]을 훨씬 빠른 속도로 제공한다. 스파크 [[API]]는 [[자바]], [[스칼라]], [[파이썬]], [[R]], [[SQL]]을 이용해 접근할 수 있습니다. [[애플리케이션]]을 빌드하는데 쓰일 수 있고, 여러 애플리케이션을 [[라이브러리]]로 묶어서 [[클러스터]]에 배포할 수도 있으며 파이썬 노트북을 통해 대화식으로 빠른 분석을 수행할 수 있습니다.<ref name="스파크"></ref> |
스파크는 여러 애플리케이션을 쓸 수 있다. 이를 통해 과학자나 연구원들에게 많고 좋은 라이브러리를 제공한다. 스파크에 익숙한 사람들은 좋은 라이브러리를 통해 애플리케이션을 쓸 때 더 좋은 방식으로 접근을 할 수 있다. 스파크는 과학자 연구원뿐만 아니라 일반 사용자들이 어려운 작업을 할 때도 쉬운 방식으로 작업을 원활히 수행이 가능하다. 마지막으로 스파크는 데이터 작업을 할 경우에 다양한 소스를 읽고 쓰기가 가능하다. [[하둡(Hadoop)]]이랑 스파크랑 같이 사용을 할 시에 작업 수행이 더 쉽고 빠르게 할 수 있다. | 스파크는 여러 애플리케이션을 쓸 수 있다. 이를 통해 과학자나 연구원들에게 많고 좋은 라이브러리를 제공한다. 스파크에 익숙한 사람들은 좋은 라이브러리를 통해 애플리케이션을 쓸 때 더 좋은 방식으로 접근을 할 수 있다. 스파크는 과학자 연구원뿐만 아니라 일반 사용자들이 어려운 작업을 할 때도 쉬운 방식으로 작업을 원활히 수행이 가능하다. 마지막으로 스파크는 데이터 작업을 할 경우에 다양한 소스를 읽고 쓰기가 가능하다. [[하둡(Hadoop)]]이랑 스파크랑 같이 사용을 할 시에 작업 수행이 더 쉽고 빠르게 할 수 있다. | ||
===다양한 라이브러리를 제공=== | ===다양한 라이브러리를 제공=== | ||
