Những điểm nổi bật của Spark

• 
  Xử lý dữ liệu: Spark xử lý dữ liệu theo lô và thời gian thực
  
• 
  Tính tương thích: Có thể tích hợp với tất cả các nguồn dữ liệu và định dạng tệp được hỗ trợ bởi cụm Hadoop.
  
• 
  Hỗ trợ ngôn ngữ: hỗ trợ Java, Scala, Python và R.
  
• 
  Phân tích thời gian thực:
  
  • 
    Apache Spark có thể xử lý dữ liệu thời gian thực tức là dữ liệu đến từ các luồng sự kiện thời gian thực với tốc độ hàng triệu sự kiện mỗi giây. Ví dụ: Data Twitter chẳng hạn hoặc luợt chia sẻ, đăng bài trên Facebook. Sức mạnh Spark là khả năng xử lý luồng trực tiếp hiệu quả.
    
  • 
    Apache Spark có thể được sử dụng để xử lý phát hiện gian lận trong khi thực hiện các giao dịch ngân hàng. Đó là bởi vì, tất cả các khoản thanh toán trực tuyến được thực hiện trong thời gian thực và chúng ta cần ngừng giao dịch gian lận trong khi quá trình thanh toán đang diễn ra.
    
• 
  Mục tiêu sử dụng:
  
  • 
    Xử lý dữ liệu nhanh và tương tác
    
  • 
    Xử lý đồ thị
    
  • 
    Công việc lặp đi lặp lại
    
  • 
    Xử lý thời gian thực
    
  • 
    joining Dataset
    
  • 
    Machine Learning
    
  • 
    Apache Spark là Framework thực thi dữ liệu dựa trên Hadoop HDFS. Apache Spark không thay thế cho Hadoop nhưng nó là một framework ứng dụng. Apache Spark tuy ra đời sau nhưng được nhiều người biết đến hơn Apache Hadoop vì khả năng xử lý hàng loạt và thời gian thực.
    

Apache Flink – Nền tảng xử lý Big Data