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    Spark (스파크)

    프레임워크
    아파치 스파크(Apache Spark)는 데이터 관리, 데이터 분석에 쓰이는 프레임워크입니다. 하둡과 유사하게 데이터를 분산병렬 방식으로 처리하지만, 데이터 처리가 디스크가 아닌 메모리에서 이루어지기 때문에 하둡보다도 더 빠른 속도가 특징입니다. 또 스칼라, 자바, 파이썬, R 등 기존에 데이터 분야에서 많이 사용되던 언어들을 지원하기 때문에 빠르게 익힐 수 있습니다. 원래 캘리포니아 대학교 버클리의 AMPLab에서 개발된 스파크의 코드베이스는 나중에 아파치 소프트웨어 재단에 기부되었으며 그 이후로 계속 유지 보수를 해오고 있습니다. 스파크는 암시적 데이터 병렬성과 장애 허용과 더불어 완전한 클러스터를 프로그래밍하기 위한 인터페이스를 제공합니다.

    관련 직군

    #DBA #데이터 사이언티스트

    실무에서는 어떻게 활용될까?

    아파치 스파크는 성능이 좋고 배우기 쉽기 때문에, 아마존, 바이두, 이베이, SKT 등의 대기업에서 사용 중입니다.

    예시 코드

    pragma solidity ^0.8.4;

contract Coin {
    address public minter;
    mapping (address => uint) public balances;

    event Sent(address from, address to, uint amount);

    constructor() {
        minter = msg.sender;
    }

    function mint(address receiver, uint amount) public {
        require(msg.sender == minter);
        balances[receiver] += amount;
    }

    error InsufficientBalance(uint requested, uint available);

    function send(address receiver, uint amount) public {
        if (amount > balances[msg.sender])
            revert InsufficientBalance({
                requested: amount,
                available: balances[msg.sender]
            });

        balances[msg.sender] -= amount;
        balances[receiver] += amount;
        emit Sent(msg.sender, receiver, amount);
    }
}