SPAE SPEC

1. Qu'est-ce qu'une spécification de spack?
2. Qu'est-ce qu'un environnement de spack?
3. À quoi sert la SPAE?
4. Comment puis-je savoir quelle version de Spack j'ai?
5. Quelle est l'alternative à Spack?
6. Comment installer Spack sur Windows?
7. Pourquoi utilisons-nous DataFrame dans Spark?
8. Comment mettre à jour mon package de spack?
9. Qu'est-ce que Spark Advantage?
10. Qu'est-ce que Spark à Hadoop?
11. Quelle est la faiblesse de l'étincelle?
12. Pourquoi Spark est-il si puissant?
13. Pourquoi Spark est-il meilleur que Hadoop?

Qu'est-ce qu'une spécification de spack?

Dans la spack, ce descripteur est appelé une spécification. Spack utilise des spécifications pour se référer à une configuration (ou configurations) de construction particulière d'un package. Les spécifications sont plus qu'un nom de package et une version; Vous pouvez les utiliser pour spécifier le compilateur, la version du compilateur, l'architecture, les options de compilation et les options de dépendance pour une version.

Qu'est-ce qu'un environnement de spack?

yaml) Un environnement est utilisé pour regrouper un ensemble de spécifications dans le but de construire, de reconstruire et de se déployer de manière cohérente.

À quoi sert la SPAE?

Spack est un gestionnaire de packages pour les supercalculateurs, Linux et MacOS. Il facilite l'installation. Spack n'est pas lié à une langue particulière; Vous pouvez créer une pile de logiciels dans Python ou R, lien vers des bibliothèques écrites en C, C ++ ou Fortran, et échanger facilement des compilateurs ou cibler des microarchitectures spécifiques.

Comment puis-je savoir quelle version de Spack j'ai?

Pour obtenir plus de détails pour un package donné, nous pouvons utiliser Spack Info Command. Cette commande donne toutes les informations sur le package, les variantes, les dépendances, etc. Pour vérifier les versions disponibles d'un package donné, nous pouvons utiliser des versions Spack <nom du paquet> commande.

Quelle est l'alternative à Spack?

Il existe cinq alternatives à Spack pour Linux, Mac, BSD, solutions auto-hébergées et GNU Hurd. La meilleure alternative est Homebrew, qui est à la fois libre et open source. D'autres grandes applications comme Spack sont Flatpak, GNU Guix, Nix Package Manager et Gentoo Prefix.

Comment installer Spack sur Windows?

L'installation d'un package avec SPACE est très simple. Pour installer un logiciel, tapez simplement Spack Installer <nom du paquet> . Spack peut installer des logiciels à partir de source ou d'un cache binaire. Les packages du cache binaire sont signés avec GPG pour la sécurité.

Pourquoi utilisons-nous DataFrame dans Spark?

Dans Spark, A DataFrame est une collecte distribuée de données organisées en colonnes nommées. Il est conceptuellement équivalent à un tableau d'une base de données relationnelle ou d'un cadre de données dans R / Python, mais avec des optimisations plus riches sous le capot.

Comment mettre à jour mon package de spack?

Ouvrez une demande de traction contre Github.com / spack / spack pour fusionner vos modifications avec la succursale Spack / Spack / Develop.

Qu'est-ce que Spark Advantage?

Vitesse. Inigmées de l'ascenseur pour les performances, Spark peut être 100 fois plus rapide que Hadoop pour le traitement des données à grande échelle en exploitant dans la mémoire informatique et autres optimisations. Spark est également rapide lorsque les données sont stockées sur le disque et détient actuellement le record du monde pour un tri à grande échelle.

Qu'est-ce que Spark à Hadoop?

Apache Spark est une technologie de calcul de cluster rapide à la foudre, conçue pour un calcul rapide. Il est basé sur Hadoop MapReduce et il étend le modèle MapReduce pour l'utiliser efficacement pour plus de types de calculs, qui comprend des requêtes interactives et un traitement de flux.

Quelle est la faiblesse de l'étincelle?

Cher

Tout en travaillant avec Spark, la consommation de mémoire est très élevée. Spark a besoin d'énormes RAM pour le traitement en mémoire. La consommation de mémoire est très élevée dans l'étincelle, ce qui ne le rend pas beaucoup convivial. La mémoire supplémentaire nécessaire pour exécuter des coûts d'étincelles très élevés, ce qui rend l'étincelle coûteuse.

Pourquoi Spark est-il si puissant?

Vitesse: Apache Spark aide à exécuter des applications dans le cluster Hadoop jusqu'à 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur le disque. Cela est dû à la capacité de réduire le nombre de lectures ou d'écrire des opérations sur le disque. Les données de traitement intermédiaires sont stockées en mémoire.

Pourquoi Spark est-il meilleur que Hadoop?

Comme Hadoop, Spark divise les grandes tâches sur différents nœuds. Cependant, il a tendance à fonctionner plus rapidement que Hadoop et il utilise la mémoire d'accès aléatoire (RAM) pour cacher et traiter les données au lieu d'un système de fichiers.