Apache Spark adalah kerangka perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi klaster yang menyediakan antarmuka untuk memprogram seluruh klaster dengan paralelisme data implisit dan toleransi kesalahan. Ini awalnya dikembangkan di AMPLab UC Berkeley sebagai bagian dari pengembangan Berkeley Data Analytics Stack (BDAS).
Spark memberi pengembang antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk melakukan analisis data yang kompleks pada kumpulan data besar. Fitur intinya meliputi pengurangan peta, komputasi dalam memori, aliran data siklik, dukungan transaksional, kueri interaktif, dan caching yang canggih. Kemampuan ini memungkinkannya menjadi salah satu kerangka pemrosesan Big Data paling populer yang digunakan untuk pembelajaran mesin dan analisis data saat ini.
Itu ditulis dalam Scala, Java, Python dan R dan menyediakan perpustakaan dalam semua bahasa ini untuk analisis data pada kumpulan data terdistribusi. Ini juga mendukung pemrosesan aliran menggunakan Spark Streaming. Selain itu, Spark dapat berinteraksi dengan berbagai sumber penyimpanan termasuk HDFS, Hive, Cassandra, Kafka, dan Amazon S3.
Apache Spark memungkinkan pengguna menjalankan komputasi secara terdistribusi dengan mendistribusikan komputasi ke beberapa mesin. Ini memiliki arsitektur master-slave dan dioptimalkan untuk berjalan di lingkungan terdistribusi seperti di beberapa komputer atau node cluster.
Salah satu keunggulan utama Apache Spark adalah kecepatannya. Ini memiliki waktu eksekusi yang jauh lebih cepat untuk pemrosesan data dibandingkan dengan Hadoop MapReduce karena model pemrosesan dalam memorinya. Fitur penyimpanan dalam memori ini memungkinkan pengguna memproses data lebih cepat dan efisien.
Apache Spark adalah kerangka kerja yang kuat untuk komputasi terdistribusi dan fitur-fiturnya memungkinkannya menjadi kerangka pemrosesan Big Data paling populer. Ini mendukung berbagai bahasa pemrograman dan dapat berinteraksi dengan berbagai sistem penyimpanan dan sumber data lainnya, memungkinkan analisis kumpulan data besar dengan cara yang jauh lebih cepat dan mudah.
