Big Data-verwerking aan Bare Metal Cloud met Apache Spark
Een Spark-cluster automatisch implementeren op niet-virtueel? bare metal machines aangedreven door Intel
Witboek door
Sergio Muriana en Seow Lim, phoenixNAP
Vul het formulier in om te ontvangen
GRATIS whitepaper!
Naar schatting zal de wereld tegen 2025 elke dag 463 exabyte aan data genereren, waarvan 80% ongestructureerd.
Het verwerken en contextualiseren van deze enorme datasets vereist hoogwaardige dataverwerkingstechnologieën, waaronder software- en infrastructuuroplossingen die in staat zijn om on-demand de benodigde rekenkracht te leveren. Als een van de toonaangevende softwareoplossingen voor big data-verwerking, wordt Apache Spark vaak gebruikt voor het optimaliseren van big data-workloads.
In dit witboek phoenixNAP's experts leggen uit hoe u automatisch een Apache Spark-cluster kunt implementeren op phoenixNAP's Bare Metal Cloud Platform. Sergio Muriana, DevOps bij phoenixNAP, en Seow Lim, Phd, VP Architectuur en Platform bij phoenixNAP, een overzicht geven van trends en technologieën op het gebied van Big Data-verwerking, waarin wordt uitgelegd hoe u Apache Spark kunt gebruiken Bare Metal Cloud om de efficiëntie van big data-workloads te garanderen.
Het witboek behandelt:
- Uitdagingen bij de verwerking van big data
- CPU-, netwerk- en opslagvereisten voor big data-verwerking
- Voordelen van Apache Spark voor data-intensieve workloads
- Stapsgewijze instructies voor het implementeren van Apache Spark op Bare Metal Cloud
Vul het formulier in om een GRATIS kopieer vandaag!