Spark

Kubernetes & Apache Spark: Das perfekte Duo für Data Science & Machine Learning

Irgendwann mussten sich die Bereiche Kubernetes bzw. Container und Machine Learning ja treffen. In seinem Artikel erklärt Terry Shea, Chief Revenue Officer bei Kublr, wie man beim Maschinellen Lernen und im Internet of Things von Kubernetes profitieren kann. Schlüsselelement ist dabei die neueste Version von Apache Spark (2.3), die den nativen Support für die Orchestrierungsplattform bereitstellt.

Machine Learning mit Apache Spark: „Ein maschinelles Lernmodell ist nur so gut wie sein Input!“

Zu Beginn des Jahres wurde Apache Spark 2.3 veröffentlicht und bildet einen bedeutenden Meilenstein für das Structured Streaming. Es gab allerdings noch viele weitere, interessante Features, die ebenso wichtig sind. Wir sprachen daher mit Reynold Xin, dem Mitgründer und Chief Architect von Databricks, über die Databricks Runtime und andere Verbesserungen in Apacke Spark 2.3.

Scala im Experten-Check: Scala, Akka, Play, Lagom, Spark – das Gegenmodell zu Spring und Java EE?

Im Experten-Check vermitteln uns sechs erfahrene Scala-Entwickler ihre Sichtweise auf das Scala-Ökosystem. Im dritten Teil geht es um die Frage, welche Rolle der Technologie-Stack spielt, der sich um Scala gebildet hat: Akka, Play, Lagom, Spark, etc. Ist es ein Gegenmodell zu Java EE und Spring? Ist es ein loser Baukasten interessanter Technologien oder besteht ein engerer Zusammenhang?

Spark, Mesos, Akka, Cassandra, Kafka: Aus Big Data werde Fast Data

Im Rahmen unseres Themen-Dossiers Scala betrachten wir neben der JVM-Sprache selbst auch populäre Scala-Frameworks. Für die Entwicklung Daten-intensiver, reaktiver Anwendungen haben sich die Scala-basierten Projekte Spark, Akka und Kafka etabliert, die im Zusammenspiel mit Cassandra und Mesos den sogenannten SMACK-Stack bilden. Was die Kombination SMACK zu leisten imstande ist, erklärt Jochen Mader in diesem Artikel.