Spark:
Apache Spark SQL は、分散コンピューティング環境で大規模なデータセットに対して SQL クエリを実行することを可能にする強力なデータ処理エンジンです。Spark のコア機能とシームレスに統合され、ユーザーは複雑なデータ変換、集計、分析を容易に実行することができます。Spark SQL は、さまざまなデータ形式とソースもサポートしています。
Apache Cassandra:
Apache Cassandra は、複数のサーバーにわたって大量のデータを処理するように設計された、高度にスケーラブルな分散型 NoSQL データベース管理システムです。高可用性と耐障害性を提供し、高速な読み取りと書き込み操作を必要とするミッションクリティカルなアプリケーションに理想的です。Cassandra はシームレスなスケーラビリティとパフォーマンスのために分散アーキテクチャを使用しています。
CData Sync で Spark と Apache Cassandra を統合
CData Sync を使えば、Apache Spark SQL データをデータベース・データレイク・データウェアハウスに継続的にレプリケーションし、分析・レポート・AI・機械学習にすぐ活用できます。
- Apache Cassandra をはじめ、主要なデータベース・データウェアハウスにノーコードでデータを同期できます。
- Spark データを Apache Cassandra に自動レプリケート。手作業のエクスポートをなくし、BI・分析にすぐ活用できます。
- Apache Cassandra にクエリをオフロードすることで、Spark の API コール制限やパフォーマンス低下を回避できます。
- Spark と BI ツールを連携し、データにもとづく迅速な意思決定を支援します。
- Apache Spark SQL データを Apache Cassandra に自動バックアップ。万一のデータ消失に備えた仕組みを構築できます。
Spark を Apache Cassandra と統合
Spark データ統合機能
シンプルなノーコード Spark データ統合
複雑なコーディングは不要。ドラッグ&ドロップの直感的な操作で、Spark データを任意の宛先に接続できます。
数分で構築できる手間のかからないデータパイプライン
増分更新と自動スキーマ検出で、一度設定すれば手間なし。Apache Cassandra のデータを常に最新の状態に保てます。
行ごとの課金はありません
行数による従量課金はありません。Spark と Apache Cassandra 間のレプリケーション量を気にせず、必要なデータをすべて連携できます。
その他の Spark データ統合ツール
Spark からサポートされている任意のデータストアにデータを統合・レプリケートするデータパイプラインを簡単に作成できます：
