Di riferimento

Apache Spark: Apache Spark è un motore di analitica unificato per l'elaborazione dei Big Data, con moduli integrati per streaming, SQL, machine learning ed elaborazione dei grafici.

Applicazione Spark: le applicazioni Spark sono applicazioni che utilizzano l'API Spark per eseguire task di elaborazione dei dati distribuiti. Le applicazioni Spark possono essere scritte in diversi linguaggi, tra cui Java, Python e altro ancora. Le applicazioni Spark sono file come i file JAR eseguiti all'interno del framework Spark.

Applicazione Data Flow: le applicazioni Data Flow sono modelli che raggruppano un'applicazione Spark e specificano una versione Spark, il dimensionamento predefinito delle risorse e i parametri predefiniti dell'applicazione.

Esecuzione flusso dati: le applicazioni di flusso dati possono essere eseguite più volte. Ognuno di questi risultati produce un oggetto Esecuzione flusso dati. Facoltativamente, l'utente può sostituire le dimensioni e i parametri delle risorse in fase di esecuzione. Un'esecuzione del flusso di dati tiene traccia delle informazioni rilevanti per l'esecuzione dell'applicazione, ad esempio statistiche e log.

Interfaccia utente Spark: l'interfaccia utente Spark è inclusa in Apache Spark ed è uno strumento importante per il debug e la diagnosi delle applicazioni Spark. È possibile accedere all'interfaccia utente Spark per qualsiasi esecuzione del flusso di dati, in base ai criteri di autorizzazione dell'esecuzione.

Log Spark: Spark genera file di log utili per il debug e la diagnostica. Ogni esecuzione del flusso di dati memorizza automaticamente i file di log ai quali è possibile accedere tramite l'interfaccia utente o l'API Spark, in base ai criteri di autorizzazione dell'esecuzione.