Big Data Analytics mit Spark.

Data Science mit Spark.

Spark ist eine verteilte Open-Source Datenbank- und Analytics-Technologie, die sich sowohl für Datenhaltung als auch für die Erstellung von Machine Learning Modellen eignet.

Spark hat sich innerhalb kürzester Zeit von einem Forschungsprojekt hin zu einer Kerntechnologie im Big Data Umfeld entwickelt. Spark ist, ähnlich wir Hadoop, eine verteilte Cluster-Computing-Engine, mit der sehr große Datenmengen verteilt über mehrere Nodes verarbeitet werden können. Im Gegensatz zu Hadoop werden im Spark-Cluster Daten in-Memory, also im Arbeitsspeicher verarbeitet, was in vielen Fällen einen deutlichen Performancezuwachs mit sich bringt.

Im Data Science Bereich hat sich Spark insbesondere durch die frei verfügbare Spark Bibliothek MLlib profiliert, die diverse Machine Learning Modelle direkt auf dem Spark Cluster parallelisiert ausführen kann. Dies hat insbesondere im Big Data Kontext für viele Unternehmen eine hohe Relevanz. Wir beraten Sie beim Aufbau und der Anwendung von Spark Clustern sowie der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning Modellen im Data Science Bereich.

  • In-Memory Engine

    Spark ist durch die vollständige Haltung der Daten in-Memory häufig sehr viel schneller als vergleichbare Tools.

  • Kosteneffizienz

    Spark wird in der Regel auf einfachen Commodity Hardwarekomponenten ausgeführt und ist somit kostensparend.

  • Machine Learning mit Spark

    MLlib beinhaltet verschiedenste Machine Learning Algorithmen zur Anwendung in Ihrem Data Science Projekt.

  • Realtime Analytics

    Spark Streaming ermöglicht es, Realtime-Analytics und Streaming mit dem Spark Cluster umzusetzen.

  • Interfaces zu anderen Tools

    Spark bietet verschiedene Schnittstellen zu Data Science Tools wie R und Python und lässt sich von diesen steuern.

  • Fortlaufende Weiterentwicklung

    Wie andere Open Source Tools auch, wird Spark kontinuierlich von einer internationalen Community weiterentwickelt.

Interessiert? Hier gibts mehr Infos.

Unser Angebot für Data Science mit Spark.

Spark ist eine State-of-the-Art Technologie zur Analyse von sehr großen Datenmengen.

Nachdem Hadoop für viele Jahre in Unternehmen der Quasi-Standard für Big Data Analysen war, ist durch die Verbreitung von Spark ein ernstzunehmender Gegner in den Ring gestiegen. Spark ist, je nach Setup, bis zu 100x schneller als vergleichbare Tools, was durch die in-Memory Engine zu begründen ist. Auch Realtime-Anwendungen können mit Spark umgesetzt werden.

  • Planung und Durchführung PoCs

    Wir evaluieren die Eignung von Spark für den Einsatz in Ihrem Unternehmen und führen erste Data Science PoCs durch.

  • Aufbau Spark Cluster

    Wir unterstützen Sie beim Aufbau und dem Setup Ihres Spark Clusters sowie der Umsetzung erster Testprojekte.

  • Machine Learning mit Spark

    Über die Bibliothek MLlib entwickeln und validieren wir Machine Learning Modelle, die parallelisiert auf dem Spark Cluster geschätzt werden können.

  • Spark Schulung und Training

    In unserer Data Science Academy erfahren Sie, wie Sie Spark auf Ihren Systemen installieren und Machine Learning Modelle trainieren können.

  • Fortlaufende Betreuung

    Wir unterstützen Sie fortlaufend beim Aufbau Ihrer Data Science Kompetenz und der Entwicklung von Analytics Projekten.

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