SPACK SPEC

1. O que é uma especificação de spack?
2. O que é um ambiente de saco?
3. Para que é usado o Spack para?
4. Como eu sei qual versão do Spack eu tenho?
5. O que é alternativo ao spack?
6. Como faço para instalar o Spack no Windows?
7. Por que usamos o DataFrame no Spark?
8. Como faço para atualizar meu pacote de spack?
9. O que é Spark Advantage?
10. O que é Spark in Hadoop?
11. Qual é a fraqueza da faísca?
12. Por que o Spark é tão poderoso?
13. Por que o Spark é melhor do que Hadoop?

O que é uma especificação de spack?

No Spack, esse descritor é chamado de especificação. A Spack usa especificações para se referir a uma configuração de construção específica (ou configurações) de um pacote. As especificações são mais que um nome de pacote e uma versão; Você pode usá -los para especificar o compilador, a versão do compilador, a arquitetura, as opções de compilação e as opções de dependência para uma construção.

O que é um ambiente de saco?

YAML) Um ambiente é usado para agrupar um conjunto de especificações para fins de construção, reconstrução e implantação de maneira coerente.

Para que é usado o Spack para?

Spack é um gerente de pacotes para supercomputadores, Linux e MacOS. Isso facilita a instalação do software científico. A Spack não está ligada a um idioma específico; Você pode construir uma pilha de software em Python ou R, vincular a bibliotecas escritas em C, C ++ ou Fortran, e trocar compiladores de facilidade ou direcionar microarquiteturas específicas.

Como eu sei qual versão do Spack eu tenho?

Para obter mais detalhes para um determinado pacote, podemos usar o comando de informações de spack. Este comando fornece todas as informações sobre o pacote, variantes, dependências, etc. Para verificar as versões disponíveis de um determinado pacote, podemos usar versões de spack <nome do pacote> comando.

O que é alternativo ao spack?

Existem cinco alternativas para o Spack para Linux, Mac, BSD, soluções auto-hospedadas e GNU Hurd. A melhor alternativa é o homebrew, que é de código aberto gratuito e aberto. Outros ótimos aplicativos como Spack são Flatpak, GNU Guix, Nix Package Manager e Gentoo Prefix.

Como faço para instalar o Spack no Windows?

Instalar um pacote com Spack é muito simples. Para instalar um software, basta digitar a instalação da Spack <nome do pacote> . A Spack pode instalar o software da fonte ou de um cache binário. Os pacotes no cache binário são assinados com GPG para segurança.

Por que usamos o DataFrame no Spark?

Em Spark, um DataFrame é uma coleção distribuída de dados organizados em colunas nomeadas. É conceitualmente equivalente a uma tabela em um banco de dados relacional ou em um quadro de dados em r/python, mas com otimizações mais ricas sob o capô.

Como faço para atualizar meu pacote de spack?

Abra um pedido de tração contra o GitHub.com/spack/spack para mesclar suas alterações com o ramo Spack/Spack/Develop.

O que é Spark Advantage?

Velocidade. Projetado de baixo para cima para desempenho, o Spark pode ser 100x mais rápido que o Hadoop para processamento de dados em larga escala, explorando na computação de memória e outras otimizações. O Spark também é rápido quando os dados são armazenados no disco e atualmente mantém o recorde mundial de classificação em larga escala no disco.

O que é Spark in Hadoop?

A Apache Spark é uma tecnologia de computação de cluster rápida e rápida, projetada para computação rápida. É baseado no Hadoop MapReduce e estende o modelo MapReduce para usá -lo com eficiência para mais tipos de cálculos, que incluem consultas interativas e processamento de fluxo.

Qual é a fraqueza da faísca?

Caro

Enquanto trabalha com Spark, o consumo de memória é muito alto. Spark precisa de um ram enorme para processar a memória. O consumo de memória é muito alto em Spark, o que não o torna muito fácil de usar. A memória adicional necessária para executar custos de faísca muito altos, o que torna o Spark caro.

Por que o Spark é tão poderoso?

Velocidade: o Apache Spark ajuda a executar aplicativos no hadoop cluster até 100 vezes mais rápido na memória e 10 vezes mais rápido no disco. Isso se deve à capacidade de reduzir o número de leituras ou escrever operações no disco. Os dados de processamento intermediário são armazenados na memória.

Por que o Spark é melhor do que Hadoop?

Como o Hadoop, Spark divide grandes tarefas em diferentes nós. No entanto, tende a executar mais rápido que o Hadoop e usa memória de acesso aleatório (RAM) para armazenar em cache e processar dados em vez de um sistema de arquivos.