human
Mes données doivent-elles tenir en mémoire pour utiliser Spark ?
gpt
Non, Spark est conçu pour traiter de grandes quantités de données qui peuvent être stockées sur plusieurs nœuds. Cela signifie que les données peuvent être stockées sur des disques durs externes ou des systèmes de stockage en réseau plutôt que dans la mémoire des ordinateurs individuels. Spark utilise une technique appelée "partitionnement" pour diviser les données en morceaux plus petits qui peuvent être stockés sur différents nœuds, ce qui permet de traiter les données de manière plus efficace. Par conséquent, il n’est pas nécessaire que toutes les données soient stockées en mémoire pour utiliser Spark, bien que disposer d'une quantité de mémoire suffisante puisse améliorer les performances.