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Alla conferenza mondiale sui Big Data O’Reilly Strata + Hadoop che ha avuto luogo questa settimana a San Jose, in California, ci si sarebbe aspettati che il protagonista dell’evento fosse Hadoop. In realtà, chi ha avuto modo di partecipare ai vari incontri, si è reso subito conto che la star dell’evento era un altro progetto Apache, ossia la piattaforma Spark.

Ovunque ci si girasse, le aziende come Databricks, Intel, Altiscale, MemSQL, Qubole e ZoomData erano in fila per sostenere Spark in tutto e per tutto.

È inutile dire che Spark non è assolutamente in competizione con Hadoop, visto che il primo è stato progettato per lavorare con il file system del secondo. Inoltre, molti vendor Hadoop guardano con favore a Spark, soprattutto perché garantisce un’elaborazione dati in memoria che risulta essere più veloce e più facile di quella offerta dal componente MapReduce.

Per quanto Spark attiri l’interesse per questa peculiarità, la piattaforma è molto più di una valida alternativa a MapReduce. Infatti, sotto l’egida di Spark sono racchiusi un file system, un sistema di machine learning, uno stream processing, e tecnologie di interazione NoSQL e SQL.

Apache Spark è davvero il futuro dei Big Data?

Questa completezza, potrebbe portare Spark a entrare di prepotenza nel settore Big Data accanto ad Hadoop, che già ha ricevuto la fiducia di buona parte del mercato IT.

Per ora, però, l’immaturità di Spark fa sembrare difficile che le aziende lascino piattaforme più rodate come MapReduce, Hive o Impala per trasferire su Spark i carichi di lavoro Big Data più pesanti, anche se, come si diceva poc’anzi, fra qualche anno Spark potrebbe diventare un temibile rivale delle piattaforme appena citate.

Queste previsioni saranno più realistiche soprattutto se si verificherà un’avanzata tecnologica in ambito RAM e un calo dei prezzi tale da rendere i listini delle memorie paragonabili a quelli dei dischi fissi. Un ulteriore spinta per Spark potrebbe arrivare dal successo della piattaforma cloud all-Spark di Databricks, che potrebbe convincere le aziende a portare sulle nuvole i workload Big Data.

La conferenza Big Data oltre Spark

Accanto a questa attenzione per Spark, in ambito Big Data sono comunque state annunciate grandi novità anche per Hadoop. Pivotal ha annunciato la decisione di rilasciare parte del codice della sua suite con licenza open source. Cloudera ha annunciato un guadagno di 100 milioni dollari nel solo 2014. Anche MapR ha annunciato l’opportunità di cross-replication fra data center per la sua tecnologia MAPR-DB.

A questi proclami, si sono aggiunti quelli con cui Microsoft ha presentato il supporto Linux per HDInsight Hadoop, HP ha svelato il servizio HP Haven Predictive Analytics basato su una versione distribuita di R sviluppata da HP Labs, Oracle ha rilasciato il servizio di analisi Hadoop chiamato Big Data Discovery e Salesforce ha annunciato una manciata di funzionalità in più per la piattaforma di business intelligence.race mobileодноклассники через анонимайзер хамелеон зеркаловзлом пароля вкприватбанк заявка на кредитную картуnetbet online casinobedava slot oynaкредитка эльдорадоmega bloks набор африканское сафарипокорение килиманджаросрочно нужны деньги липецкзаказать кредитную карту в дельта банкебыстрый займ за 5 минутгугл карты измерить расстояниеарабские эмираты горящий путевкасковорода чугунная с керамическим покрытиемреклама от гуглприведи друга и получи скидкуseo оптимизация сайта ценаустановка каркасного дома видеосколько стоит продвижение сайтакупити погрузчиккак раскрутить магазин детской одеждысафари парк в африкуу цены


Источник: http://www.cloudtalk.it/apache-spark-futuro-big-data/

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