Traitement des mégadonnées sur Bare Metal Cloud avec Apache Spark

D'ici 2025, on estime que le monde générera chaque jour 463 exaoctets de données, dont 80% seront non structurées.

Le traitement et la contextualisation de ces ensembles de données massifs nécessitent des technologies de traitement de données hautes performances, notamment des solutions logicielles et d'infrastructure capables de fournir la puissance de calcul nécessaire à la demande. En tant que l'une des principales solutions logicielles pour le traitement du Big Data, Apache Spark est souvent utilisé pour optimiser les charges de travail du Big Data.

Dans ce livre blanc, phoenixNAPles experts d' expliquent comment déployer automatiquement un cluster Apache Spark sur phoenixNAP's Bare Metal Cloud Plate-forme. Sergio Muriana, DevOps chez phoenixNAP, et Seow Lim, Phd, vice-président de l'architecture et de la plate-forme chez phoenixNAP, donnent un aperçu des tendances et des technologies de traitement du Big Data, en expliquant comment tirer parti d'Apache Spark sur Bare Metal Cloud pour assurer l'efficacité des charges de travail de Big Data.

Le livre blanc couvre :

• Les défis du traitement des mégadonnées
• Exigences en matière de CPU, de réseau et de stockage pour le traitement des mégadonnées
• Avantages d'Apache Spark pour les charges de travail gourmandes en données
• Instructions pas à pas pour déployer Apache Spark sur Bare Metal Cloud

Remplissez le formulaire pour obtenir un Sauvegardes copie aujourd'hui!