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Desarrollo Apache Spark

Utilizando Spark Para Procesar Flujos de Datos

Utilizando Spark Para Procesar Flujos de Datos

Podemos construir aplicaciones Apache Spark en Java, Python o Scala que analicen múltiples flujos de datos al mismo tiempo, como transacciones financieras. Estas secuencias de datos se pueden analizar en el clúster para detectar un comportamiento fraudulento.

Integraciones de Datos con Spark

Integraciones de Datos con Spark

Mediante el uso de Apache Spark, podemos reducir el tiempo y el costo necesarios para extraer datos de diferentes sistemas, transformarlos mediante un proceso de limpieza y estandarización, y luego cargarlos en otro sistema para analizar los datos e informar sobre ellos.

Entrenamiento de Algoritmo de Aprendizaje Automático

Entrenamiento de Algoritmo de Aprendizaje Automático

Nuestras aplicaciones Apache Spark pueden entrenar software para encontrar algoritmos más eficientes a través de grandes conjuntos de datos. Como Spark almacena datos en la memoria en lugar de en el disco duro, nuestros desarrolladores crean aplicaciones que pueden tomar soluciones de conjuntos de datos conocidos y aplicarlos a conjuntos de datos desconocidos rápidamente.

Análisis Interactivo con Spark

Análisis Interactivo con Spark

Ya sea que se trate de una empresa en acciones, ventas o producción, la exploración dinámica de datos es imprescindible: ya sea a través de SQL u otro método, un sistema debe responder y adaptarse a consultas repetidas similares. Nuestro equipo puede usar Spark para este propósito ideal debido a su capacidad de responder rápidamente.

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