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      <title>SIM APACHE SPARK by </title>
      <link>https://padlet.com/rbravopue/e1zwiql1cz3tle1q</link>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2021-05-08 20:22:43 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2026-02-27 01:03:26 UTC</lastBuildDate>
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         <title>CARACTERISTICAS</title>
         <author>rbravopue</author>
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         <description><![CDATA[<div>las caracteristicas de APACHE SPARK<br>Esta integrado con apache Hadoop.<br>.Trabaja en memoria con lo que se consigue mucha mejor velocidad de procesamiento.<br>.También permite trabajar en disco .<br>Nos proporciona API para Java Scala Python.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-05-08 20:27:24 UTC</pubDate>
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         <title>IMPORTANCIA</title>
         <author>rbravopue</author>
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         <description><![CDATA[<div>Se puede incluir soporte para consultas, transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Este puede&nbsp; aumentan la productividad del desarrollador y se puede combinar sin problemas para crear flujos de trabajo complejos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-05-08 20:31:39 UTC</pubDate>
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         <title>APLICACIONES</title>
         <author>rbravopue</author>
         <link>https://padlet.com/rbravopue/e1zwiql1cz3tle1q/wish/1505476009</link>
         <description><![CDATA[<div>En los últimos años Spark se ha puesto de moda en el mundo del big data debido a su rendimiento computacional y la amplia gama de librerías como:<br><br><strong><em>Spark SQL</em></strong> permite el procesamiento de datos estructurados. Permite trabajar con DataFrames, una abstracción de programación, y también puede actuar como motor de consultas SQL distribuido. <br><strong>Spark Streaming</strong>&nbsp; permite&nbsp; realizar un procesamiento de datos en tiempo real, escalable, de alto rendimiento, y con tolerancia a fallos. <br><strong>MLlib </strong>su objetivo es hacer práctico, escalable y fácil .Consiste en un conjunto de algoritmos y utilidades comunes, como clasificación, regresión, clustering, filtrado colaborativo y reducción de dimensionalidad. <br><strong>GraphX </strong>es el componente de Spark para visualizaciones y cálculo gráfico en paralelo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-05-08 20:31:51 UTC</pubDate>
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         <title>GRUPO: PUNTO SIN APARTE</title>
         <author>rbravopue</author>
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         <description><![CDATA[<div><strong>INTEGRANTES</strong><br>Bravo Puelles Reynaldo<br>Borrero Chanduvi, Raymundo<br>Cuicapusa Galvez, Avencio<br>Guanilo Quispe, Johanna<br>Livia Barrantes, Hanae&nbsp;<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-05-08 21:23:49 UTC</pubDate>
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