Big-Data-Verarbeitung an Bare Metal Cloud mit Apache Spark
So stellen Sie automatisch einen Spark-Cluster auf einem nicht virtuellen . bereit bare metal von Intel angetriebene Maschinen
Whitepaper von
Sergio Muriana und Seow Lim, phoenixNAP
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Schätzungen zufolge wird die Welt bis 2025 täglich 463 Exabyte an Daten generieren, von denen 80 % unstrukturiert sein werden.
Die Verarbeitung und Kontextualisierung dieser riesigen Datensätze erfordert leistungsstarke Datenverarbeitungstechnologien, einschließlich Software- und Infrastrukturlösungen, die die erforderliche Rechenleistung bei Bedarf bereitstellen können. Als eine der führenden Softwarelösungen für die Big-Data-Verarbeitung wird Apache Spark häufig zur Optimierung von Big-Data-Workloads eingesetzt.
In diesem Whitepaper, phoenixNAPDie Experten von erklären, wie ein Apache Spark-Cluster automatisch bereitgestellt wird phoenixNAP Bare Metal Cloud Plattform. Sergio Muriana, DevOps bei phoenixNAP, und Seow Lim, Phd, VP of Architecture and Platform at phoenixNAP, geben einen Überblick über Big Data-Verarbeitungstrends und -technologien und erklären, wie Sie Apache Spark nutzen können Bare Metal Cloud um die Effizienz von Big-Data-Workloads zu gewährleisten.
Das Whitepaper behandelt:
- Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen
- CPU-, Netzwerk- und Speicheranforderungen für die Verarbeitung von Big Data
- Vorteile von Apache Spark für datenintensive Workloads
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Bereitstellen von Apache Spark auf Bare Metal Cloud
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