Apache Spark är ett kraftfullt verktyg för att bearbeta stora datamängder både i batch och realtid - med stöd för Scala, Java, Python och R. Genom att flytta mycket av arbetet in i minnet och utnyttja en klustermiljö blir det betydligt snabbare än traditionellt diskbaserat Hadoop-MapReduce.
Det som gör Spark extra intressant är att det inte bara handlar om enkel datatransformation utan erbjuder ett samlat ekosystem: du kan köra SQL-frågor (Spark SQL), ge analys för streaming-data, maskininlärning via MLlib och grafbearbetning med GraphX. Dessutom är communityn aktiv - projektet ingår i Apache Software Foundation, koden finns på GitHub och det finns mängder av tredjepartspaket och resurser för att bygga olika typer av data-arbetsflöden.
Om du jobbar med data-engineering eller storskalig analys är Apache Spark ett starkt val - det klarar att skala upp från några få noder till tusentals, och tack vare dess mångsidighet kan du använda samma ramverk för allt från ETL-jobb till realtidsanalys och ML-pipelines.
