Data Pipelines
Apache Spark und PySpark hat sich als äußerst flexible und gut skalierbare Technologie für die Implementierung von Data Pipelines und ETL Jobs erwiesen. Durch eine Vielzahl an Konnektoren sowohl für Blob Storage wie S3, ADLS etc als auch NoSQL Datenbanken und klassischen relationalen SQL Datenbanken ist Apache Spark weiterhin eine sehr gute Wahl zur Bewältigung komplexer Datentransformations- und Integrationsaufgaben. Durch die clevere Architektur können mit Apache Spark verteilt und parallel Datenmengen verarbeitet werden, die weit über die Gesamtmenge des Hauptspeichers liegen.
Herausforderungen
Zwar bietet insbesondere PySpark eine vergleichsweise einfache API zur Applikationsentwicklung an, aber ein tiefgehendes Verständnis der Funktionsweise von Apache Spark wird schnell notwendig, wenn es an die Optimierung geht, um vorhandene Resourcen (CPU und Memory) optimal auszunutzen.
On Premise, IaaS, PaaS oder SaaS
Es gibt mittlerweile eine Vielzahl an Möglichkeiten, wie Applikationen auf Basis von Apache Spark und PySpark betrieben werden können: Als lokale Installation, auf virtueller Infrastruktur in der Cloud, als gemanagter Service oder gar als fertige Anwendung in der Cloud. Wir helfen Ihnen dabei, eine Entscheidung zu finden, die zu Ihrer Strategie und Ihrem Unternehmen passt.
