Spec Spec

1. Apa itu spesifikasi Spack?
2. Apa itu lingkungan spack?
3. Untuk apa Spack digunakan?
4. Bagaimana saya tahu versi spack apa yang saya miliki?
5. Apa alternatif untuk Spack?
6. Bagaimana cara menginstal spack di windows?
7. Mengapa kita menggunakan DataFrame di Spark?
8. Bagaimana cara memperbarui paket spack saya?
9. Apa keuntungan percikan?
10. Apa yang dimaksud di hadoop?
11. Apa kelemahan Spark?
12. Mengapa Spark begitu kuat?
13. Mengapa Spark lebih baik dari Hadoop?

Apa itu spesifikasi Spack?

Di Spack, deskriptor itu disebut spec. Spack menggunakan spesifikasi untuk merujuk ke konfigurasi build tertentu (atau konfigurasi) dari suatu paket. Spesifikasi lebih dari satu nama paket dan versi; Anda dapat menggunakannya untuk menentukan kompiler, versi kompiler, arsitektur, opsi kompilasi, dan opsi ketergantungan untuk build.

Apa itu lingkungan spack?

yaml) Lingkungan digunakan untuk mengelompokkan serangkaian spesifikasi untuk tujuan membangun, membangun kembali dan menggunakan dengan cara yang koheren.

Untuk apa Spack digunakan?

Spack adalah manajer paket untuk superkomputer, linux, dan macOS. Itu membuat pemasangan perangkat lunak ilmiah mudah. Spack tidak terikat pada bahasa tertentu; Anda dapat membangun tumpukan perangkat lunak di Python atau R, tautan ke perpustakaan yang ditulis dalam C, C ++, atau FORTRAN, dan dengan mudah bertukar kompiler atau menargetkan mikroarchitectures spesifik.

Bagaimana saya tahu versi spack apa yang saya miliki?

Untuk mendapatkan detail lebih lanjut untuk paket yang diberikan, kami dapat menggunakan perintah Info Spack. Perintah ini memberikan semua info tentang paket, varian, dependensi, dll. Untuk memeriksa versi yang tersedia dari paket yang diberikan, kami dapat menggunakan versi Spack <nama paket> memerintah.

Apa alternatif untuk Spack?

Ada lima alternatif untuk Spack for Linux, Mac, BSD, solusi self-hosting dan GNU Hurd. Alternatif terbaik adalah homebrew, yang gratis dan open source. Aplikasi hebat lainnya seperti Spack adalah Flatpak, GNU Guix, Nix Package Manager dan Prefix Gentoo.

Bagaimana cara menginstal spack di windows?

Menginstal paket dengan Spack sangat sederhana. Untuk menginstal sepotong perangkat lunak, cukup ketik Install Spack <nama paket> . Spack dapat menginstal perangkat lunak baik dari sumber atau dari cache biner. Paket dalam cache biner ditandatangani dengan GPG untuk keamanan.

Mengapa kita menggunakan DataFrame di Spark?

Di Spark, DataFrame adalah kumpulan data terdistribusi yang disusun ke dalam kolom bernama. Secara konseptual setara dengan tabel dalam database relasional atau bingkai data dalam R/Python, tetapi dengan optimasi yang lebih kaya di bawah kap mesin.

Bagaimana cara memperbarui paket spack saya?

Buka permintaan tarik terhadap GitHub.com/spack/spack untuk menggabungkan perubahan Anda dengan cabang Spack/Spack/Develop.

Apa keuntungan percikan?

Kecepatan. Direkayasa dari bawah ke atas untuk kinerja, Spark bisa 100x lebih cepat dari Hadoop untuk pemrosesan data skala besar dengan mengeksploitasi di komputasi memori dan optimasi lainnya. Spark juga cepat saat data disimpan di disk, dan saat ini memegang rekor dunia untuk penyortiran on-disk skala besar.

Apa yang dimaksud di hadoop?

Apache Spark adalah teknologi komputasi cluster lightning-fast, yang dirancang untuk perhitungan cepat. Ini didasarkan pada Hadoop MapReduce dan memperluas model MapReduce untuk menggunakannya secara efisien untuk lebih banyak jenis perhitungan, yang mencakup kueri interaktif dan pemrosesan aliran.

Apa kelemahan Spark?

Mahal

Saat bekerja dengan Spark, konsumsi memori sangat tinggi. Spark membutuhkan ram besar untuk memproses dalam memori. Konsumsi memori sangat tinggi dalam percikan yang tidak membuatnya lebih ramah pengguna. Memori tambahan yang diperlukan untuk menjalankan biaya percikan yang sangat tinggi yang membuat Spark mahal.

Mengapa Spark begitu kuat?

Kecepatan: Apache Spark membantu menjalankan aplikasi di cluster Hadoop hingga 100 kali lebih cepat dalam memori dan 10 kali lebih cepat pada disk. Ini karena kemampuan untuk mengurangi jumlah bacaan atau menulis operasi ke disk. Data pemrosesan menengah disimpan dalam memori.

Mengapa Spark lebih baik dari Hadoop?

Seperti Hadoop, Spark membagi tugas besar di berbagai node. Namun, itu cenderung melakukan lebih cepat daripada Hadoop dan menggunakan memori akses acak (RAM) untuk cache dan memproses data alih -alih sistem file.