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Quel est le lien entre Spark et Apache Hadoop ?
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Spark est souvent utilisé en conjonction avec Apache Hadoop pour effectuer des analyses de données à grande échelle. Hadoop est un framework de traitement distribué qui permet le stockage et le traitement de grands ensembles de données sur des clusters de serveurs. Spark, quant à lui, est un framework de calcul distribué qui permet de traiter les données en mémoire plutôt que sur le disque, ce qui peut accélérer considérablement les temps de traitement. Spark est conçu pour fonctionner avec Hadoop et peut être utilisé pour traiter les données stockées dans le système de fichiers Hadoop (HDFS), ainsi que pour accéder à d'autres sources de données, telles que Apache Cassandra ou Apache HBase. En utilisant Spark et Hadoop ensemble, les entreprises peuvent effectuer des analyses de données à grande échelle sur des données structurées et non structurées provenant de différentes sources.