Spek spek

1. Apa itu spec spack?
2. Apa itu persekitaran spack?
3. Apa yang digunakan Spack?
4. Bagaimana saya tahu versi spack yang saya ada?
5. Apa alternatif untuk Spack?
6. Bagaimana saya memasang spack pada tingkap?
7. Mengapa kita menggunakan DataFrame di Spark?
8. Bagaimana saya mengemas kini pakej spack saya?
9. Apa kelebihan percikan?
10. Apa itu Spark di Hadoop?
11. Apakah kelemahan percikan api?
12. Mengapa percikan begitu kuat?
13. Mengapa percikan lebih baik daripada Hadoop?

Apa itu spec spack?

Dalam Spack, deskriptor itu dipanggil spec. Spack menggunakan spesifikasi untuk merujuk kepada konfigurasi membina tertentu (atau konfigurasi) pakej. Spesifikasi lebih daripada nama pakej dan versi; Anda boleh menggunakannya untuk menentukan pengkompil, versi pengkompil, seni bina, pilihan penyusun, dan pilihan pergantungan untuk membina.

Apa itu persekitaran spack?

yaml) Persekitaran digunakan untuk mengumpulkan satu set spesifikasi untuk tujuan membina, membina semula dan menggunakan dengan cara yang koheren.

Apa yang digunakan Spack?

Spack adalah pengurus pakej untuk superkomputer, linux, dan macOS. Ia memudahkan pemasangan perisian saintifik. Spack tidak terikat dengan bahasa tertentu; Anda boleh membina timbunan perisian di python atau r, pautan ke perpustakaan yang ditulis dalam c, c ++, atau fortran, dan mudah swap pengkompil atau sasaran mikroarchitectures tertentu.

Bagaimana saya tahu versi spack yang saya ada?

Untuk mendapatkan maklumat lanjut untuk pakej yang diberikan, kami boleh menggunakan perintah maklumat spack. Perintah ini memberikan semua maklumat mengenai pakej, varian, kebergantungan, dan lain -lain. Untuk memeriksa versi pakej yang tersedia, kami boleh menggunakan versi spack <Nama Pakej> perintah.

Apa alternatif untuk Spack?

Terdapat lima alternatif untuk Spack untuk Linux, Mac, BSD, Penyelesaian Host sendiri dan GNU Hurd. Alternatif terbaik adalah homebrew, yang merupakan sumber percuma dan terbuka. Aplikasi hebat lain seperti Spack adalah Flatpak, GNU Guix, Pengurus Pakej Nix dan awalan gentoo.

Bagaimana saya memasang spack pada tingkap?

Memasang pakej dengan spack sangat mudah. Untuk memasang sekeping perisian, hanya taipkan pemasangan spack <pakej_name> . Spack boleh memasang perisian sama ada dari sumber atau dari cache binari. Pakej dalam cache binari ditandatangani dengan GPG untuk keselamatan.

Mengapa kita menggunakan DataFrame di Spark?

Dalam Spark, DataFrame adalah koleksi data yang diedarkan ke dalam lajur yang dinamakan. Ia bersamaan secara konseptual dengan jadual dalam pangkalan data relasi atau bingkai data dalam r/python, tetapi dengan pengoptimuman yang lebih kaya di bawah tudung.

Bagaimana saya mengemas kini pakej spack saya?

Buka permintaan tarik terhadap GitHub.com/spack/spack untuk menggabungkan perubahan anda dengan cawangan spack/spack/membangunkan.

Apa kelebihan percikan?

Kelajuan. Direka dari bawah untuk prestasi, Spark boleh menjadi 100x lebih cepat daripada Hadoop untuk pemprosesan data berskala besar dengan mengeksploitasi pengkomputeran memori dan pengoptimuman lain. Spark juga pantas apabila data disimpan di cakera, dan kini memegang rekod dunia untuk menyusun cakera berskala besar.

Apa itu Spark di Hadoop?

Apache Spark adalah teknologi pengkomputeran kluster kilat cepat, yang direka untuk pengiraan pantas. Ia berdasarkan Hadoop MapReduce dan ia memanjangkan model MapReduce untuk menggunakannya dengan cekap untuk lebih banyak jenis perhitungan, yang merangkumi pertanyaan interaktif dan pemprosesan aliran.

Apakah kelemahan percikan api?

Mahal

Semasa bekerja dengan Spark, penggunaan memori sangat tinggi. Spark memerlukan ram besar untuk diproses dalam memori. Penggunaan memori sangat tinggi dalam percikan yang tidak menjadikannya mesra pengguna. Memori tambahan yang diperlukan untuk menjalankan kos percikan sangat tinggi yang menjadikan percikan mahal.

Mengapa percikan begitu kuat?

Kelajuan: Apache Spark membantu menjalankan aplikasi di kluster Hadoop sehingga 100 kali lebih cepat dalam ingatan dan 10 kali lebih cepat pada cakera. Ini disebabkan oleh keupayaan untuk mengurangkan bilangan bacaan atau menulis operasi ke cakera. Data pemprosesan perantaraan disimpan dalam ingatan.

Mengapa percikan lebih baik daripada Hadoop?

Seperti Hadoop, Spark memisahkan tugas besar di seluruh nod yang berbeza. Walau bagaimanapun, ia cenderung untuk melakukan lebih cepat daripada Hadoop dan menggunakan memori akses rawak (RAM) ke cache dan memproses data dan bukannya sistem fail.