Tarjetas de Fundamentos de Apache Spark y Big Data
Fundamentos de Apache Spark y Big Data: Guía Completa para Estudiantes
Toca para girar · Desliza para navegar
Apache Spark
52 tarjetas
Tarjeta 1
Pregunta: ¿Qué es Apache Spark en términos generales?
Respuesta: Un sistema distribuido diseñado para procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y rápida.
Tarjeta 2
Pregunta: ¿Qué ventaja de rendimiento ofrece Spark sobre MapReduce?
Respuesta: Puede ejecutar cálculos en memoria y es más eficiente para aplicaciones complejas que se ejecutan en disco, ampliando el modelo MapReduce para más tip
Tarjeta 3
Pregunta: ¿Qué tipo de cargas de trabajo busca cubrir Spark con un solo motor?
Respuesta: Consultas interactivas, procesamiento de transmisiones y otras cargas que antes requerían sistemas distribuidos separados.
Tarjeta 4
Pregunta: ¿Por qué es útil que Spark admita múltiples tipos de procesamiento en el mismo motor?
Respuesta: Porque facilita y abarata la combinación de diferentes tipos de procesamiento y reduce la carga administrativa de mantener herramientas separadas.
Tarjeta 5
Pregunta: ¿Qué lenguajes de programación ofrecen APIs oficiales de Spark?
Respuesta: Python, Java, Scala, R y SQL.
Tarjeta 6
Pregunta: ¿Qué contiene Spark Core?
Respuesta: La funcionalidad básica de Spark: programación de tareas, administración de memoria, recuperación de fallas, interacción con sistemas de almacenamient
Tarjeta 7
Pregunta: ¿Qué es Spark SQL y para qué sirve?
Respuesta: Es el paquete de Spark para trabajar con datos estructurados, que permite mezclar consultas SQL con manipulación programática de datos compatible con
Tarjeta 8
Pregunta: ¿Qué permite combinar Spark SQL dentro de una aplicación?
Respuesta: Combina consultas SQL con análisis complejos y manipulación programática de datos en una sola aplicación.
Tarjeta 9
Pregunta: ¿Qué es Spark Streaming?
Respuesta: Un componente que permite el procesamiento de transmisiones de datos en vivo con tolerancia a fallas, rendimiento y escalabilidad similares a Spark Co
Tarjeta 10
Pregunta: ¿Qué tipo de ejemplos de flujos de datos atiende Spark Streaming?
Respuesta: Colas de mensajes que contienen actualizaciones de estado publicadas por usuarios de un servicio web.