Vertaling van "Apache Spark" in Duits
We konden deze vermelding niet vinden. Er worden benaderende resultaten weergegeven. Controleer je spelling of stel voor deze term aan het woordenboek toe te voegen.
Apache Spark to szybkie i ogólne narzędzie do przetwarzania danych na dużą skalę.
Apache Spark ist ein schneller und allgemeiner Motor für die Datenverarbeitung in großem Maßstab.
Zobacz, jak rozpocząć pracę z platformą Apache Spark
Ten kurs wprowadzi Apache Spark.
Dieser Kurs wird Apache Spark vorstellen.
Czym jest Apache Spark?
Was ist Apache Spark?
Wykorzystaj zalety platformy Apache Spark w chmurze do wdrożeń o kluczowym znaczeniu.
Profitieren Sie von Apache Spark in der Cloud für unternehmenskritische Bereitstellungen.
Przyspiesz i uprość opracowywanie i wdrażanie aplikacji głębokiego uczenia na zoptymalizowanej, zweryfikowanej infrastrukturze opartej na Apache Spark*.
Beschleunigte und vereinfachte Deep-Learning-Entwicklung und Entwicklung mit einer optimierten, verifizierten Infrastruktur, die auf Apache Spark* basiert
Zapewnij nawet 50-krotnie wyższą wydajność przy użyciu programu R Server dla platformy Apache Spark 2.0 i zoptymalizowanych bibliotek wektorów i bibliotek matematycznych
Bieten Sie eine bis zu 50-mal höhere Leistung mit R Server für Apache Spark 2.0 sowie optimierten Vektor- und mathematischen Bibliotheken
Przykłady w Apache Spark i ćwiczeniach praktycznych są przedstawiane w Scala i Python, stąd też umiejętność programowania w jednym z tych języków jest wymagana.
Apache Spark-Beispiele und praktische Übungen werden in Scala und Python präsentiert, daher sind Kenntnisse in der Programmierung einer solchen Sprache erforderlich.
Platforma Apache Spark korzysta ze wspólnego modelu wykonywania wielu zadań, takich jak procesy ETL, zapytania wsadowe, zapytania interakcyjne, przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe i przetwarzanie wykresów danych przechowywanych w usłudze Azure Data Lake Store.
Apache Spark nutzt ein einheitliches Ausführungsmodell für verschiedene Aufgaben, die für Daten in Azure Data Lake Store ausgeführt werden, wie z.B. ETL-Prozesse, Batchabfragen, interaktive Abfragen, Echtzeitstreaming, Machine Learning und die Verarbeitung von Diagrammen.
Optymalizacja pod kątem aparatów analizy Apache Spark i Hadoop
Optimierung für Apache Spark und Hadoop-Analyse-Engines
Dzięki natywnej obsłudze aparatu Apache Spark i notesów Jupyter usługa Azure Cosmos DB pomaga skrócić czas uzyskiwania szczegółowych informacji przez pozyskiwanie i obsługę danych oraz przeprowadzanie analizy w lokalnej replice bazy danych w regionie świadczenia usługi Azure.
Dank nativer Unterstützung für Apache Spark und Jupyter Notebooks können mithilfe von Azure Cosmos DB schneller Erkenntnisse gewonnen werden, indem Daten erfasst und bereitgestellt sowie Analysen des lokalen Datenbankreplikats in einer Azure-Region ausgeführt werden.
Wbudowana obsługa aparatu Apache Spark i notesów programu Jupyter
Integrierte Unterstützung für Apache Spark und Jupyter Notebooks
Wizualizacje zadań technologii U-SQL, Apache Spark, Apache Hive i Apache Storm pozwalają zobaczyć, jak kod jest wykonywany na dużą skalę, oraz określić wąskie gardła wydajności i zoptymalizować koszty, co ułatwia dostrajanie zapytań.
Mithilfe von Visualisierungen Ihrer U-SQL-, Apache Spark-, Apache Hive- und Apache Storm-Aufträge können Sie ermitteln, wie Ihr Code bei der Skalierung ausgeführt wird. Anhand dieser Einblicke lassen sich Leistungsengpässe ermitteln und Kosten senken, sodass die Optimierung Ihrer Abfragen vereinfacht wird.
