Introdução

No mundo de hoje, os dados são gerados a uma velocidade e escala incríveis. Pense na atividade nas redes sociais, nas compras online, nas transações financeiras ou até mesmo nos sensores em dispositivos inteligentes. Todas essas informações precisam ser processadas e analisadas para extrair insights. Sistemas tradicionais, como o Hadoop MapReduce, já foram as soluções go-to, mas muitas vezes lutavam com a velocidade porque dependiam muito da gravação de resultados intermediários em disco.

O Apache Spark foi projetado para superar essa limitação. É um sistema de computação distribuída de código aberto que processa grandes quantidades de dados em muitas máquinas, mantendo o máximo possível na memória (RAM). Essa escolha de design torna o Spark rápido e escalável, capaz de lidar com qualquer coisa, desde pequenos conjuntos de dados em seu laptop até petabytes de dados em clusters massivos.