Spark는 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 스트리밍을 지원하여, 대규모 데이터를 다룰 때 안정적이고 효율적입니다. 이 프로젝트들은 데이터를 분산 처리하여 성능을 높이거나 실시간 처리가 필요한 작업에 Spark가 유리한 사례로, Spark의 장점을 잘 활용할 수 있는 프로젝트들입니다.
3. 성능 비교 애플리케이션 목록
프로젝트 제목
Spark 비교 애플리케이션 목록
소셜 미디어 데이터 분석
Pandas, Dask, Apache Flink
고객 이탈 예측 모델
Pandas, Dask, Apache Flink
로그 데이터 기반 보안 위협 탐지
Pandas, Apache Flink, Apache Hadoop + MapReduce
실시간 가격 변동 모니터링
Pandas, Apache Flink
영화 추천 시스템
Pandas, Dask, Presto (Trino)
교통량 예측 시스템
Pandas, Dask, Apache Flink
자연어 처리 기반 감성 분석
Pandas, Dask
각 프로젝트마다 Spark와 유사한 성능 테스트를 위한 분산 데이터 분석 애플리케이션들을 함께 비교할 수 있습니다.
1. 스파크 사이드 프로젝트
2. 추천 이유
Spark는 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 스트리밍을 지원하여, 대규모 데이터를 다룰 때 안정적이고 효율적입니다. 이 프로젝트들은 데이터를 분산 처리하여 성능을 높이거나 실시간 처리가 필요한 작업에 Spark가 유리한 사례로, Spark의 장점을 잘 활용할 수 있는 프로젝트들입니다.
3. 성능 비교 애플리케이션 목록
각 프로젝트마다 Spark와 유사한 성능 테스트를 위한 분산 데이터 분석 애플리케이션들을 함께 비교할 수 있습니다.