这篇文章是我们在Apervi的朋友们请来他们的Conflux主管后客串撰写的™ 应用程序通过"Apache Spark认证"。阿帕奇Spark类固醇大数据随着大数据在新的数据爆炸中占据中心地位，Hadoop已经成为应对空间挑战的领先技术之一。随着企业对数据处理需求的不断增长，apachespark等新技术已经成为重要的选择，它们不断地为大数据空间提供扩展能力。随着这些企业需求的满足，人们对更快处理的需求不断增加，对高速数据的低延迟要求，以及对处理的迭代需求，其中Hadoop等领先技术达不到预期，或者有时由于其固有的设计而难以实现。满足企业日益增长的需求，Spark发挥着非常重要的作用，正成为人们选择的平台。为什么？apachespark提供了对内存处理的内置支持、对HDFS的支持以及使用SQL处理数据的能力，这与其他任何开源大数据技术都不一样，而且与传统的选择相比，它提供了更高的性能。因此，Spark增强了大数据处理领域，是一个真正强大的补充技术堆栈，它加强了企业的大数据平台，提供了一个扩展的能力，远远超过了Hadoop本身所能提供的，因此术语"大数据"与Spark有关。Apervi Conflux董事™ &数据块Apervi是大数据数据数据工程领域的领先创新者，它完全专注于让用户更容易地利用大数据技术的优势，而不必考虑各自技术（即Hadoop、Storm和Spark）的复杂性。本着同样的精神，Apervi很早就将Spark视为一种强大的产品，能够满足企业不断增长的需求，在MapReduce的限制之外处理各种形式的数据，以获得优异的性能。Apervi开始在其提供的Conflux Director中为Spark建立支持™，一个统一的大数据编排平台，可以快速扩展用户对其数据的操作，而不受处理范式限制的限制，无论是批处理还是实时处理。通过在Conflux Director中支持Spark standard™，Apervi能够将Spark的强大功能随时传递给其用户，以直观的方式构建高性能的数据工程工作流，这与它对其他大数据技术的支持相一致，而无需陡峭的学习曲线。电信的火花与融合Conflux的Spark支持使我们电信行业的一个客户能够在相对较短的时间内根据位置和状态快速构建和测试无线客户的实时促销目标计划的可行性。结合Spark和Conflux for ETL和流处理，该客户可以大幅度压缩处理窗口，实现快速收益，并高效地对A/B测试推广效果进行快速原型化。Conflux"Spark认证"当我们在为Spark建立支持的过程中取得进展时，Databricks"Certified on Spark"计划的引入让我们非常兴奋。它使我们既可以展示我们与Spark的紧密集成，也可以强调需要以系统的方式向用户社区推广Spark。我们很自豪也很兴奋能参与到Databricks的"Spark认证"计划中，因为我们认为与Databricks合作将有助于Spark生态系统的发展，从而鼓励更广泛地采用这样一种奇妙的技术，以满足客户的多样化需求，以应对大数据带来的挑战。因此，我们怀着骄傲和感谢Databricks的团队，宣布了Conflux董事™ 现在是"火花认证"。Apervi将继续开发工具，帮助Spark易于使用，并在任务中支持Databricks。我们将努力使开发人员的体验在我们的工具和Spark技术堆栈之间无缝衔接，从而实现更广泛的承诺，使企业能够更轻松、更快地从大数据中获取价值。免费试用Databricks。今天就开始吧