Conector do MongoDB para o Apache Spark

Crie novas classes de real-time analytics sofisticadas ao combinar o Apache Spark, o principal mecanismo de processamento de dados do setor, com o MongoDB, o banco de dados de crescimento mais rápido do setor. O Conector do MongoDB para o Apache Spark está disponível, certificado e atualmente tem suporte para uso em produção.

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Vivemos em um mundo de "big data". Mas não são apenas os dados em si que são valiosos, mas as informações que eles podem gerar. A rapidez com que uma organização pode desbloquear e agir com base nessas informações tornou-se uma fonte importante de vantagem competitiva. A coleta de dados nos sistemas operacionais e a dependência dos processos de extração noturnos, transformação e carregamento de processos (ETL) para atualizar o armazenamento de dados corporativos (EDW) não é mais suficiente.

Libere o poder do Apache Spark

O Conector do MongoDB para o Apache Spark expõe todas as bibliotecas do Spark, incluindo Scala, Java, Python e R. Os dados do MongoDB são materializados como DataFrames e conjunto de dados para análise com aprendizado de máquina, gráficos, streaming e APIs de SQL.

Aproveite o poder do MongoDB

O Conector do MongoDB para o Apache Spark pode aproveitar o pipeline de agregação e os índices secundários avançados do MongoDB para extrair, filtrar e processar somente os dados necessários — por exemplo, analisar todos os clientes localizados em um local específico. Os armazenamentos de dados NoSQL tradicionais não oferecem índices secundários ou agregações no banco de dados. Nesses casos, o Spark precisaria extrair todos os dados com base em uma chave primária simples, mesmo que apenas um subconjunto desses dados seja necessário para o processo do Spark. O Conector do MongoDB para o Apache Spark colocaliza o Resilient Distributed Datasets (RDDs) com o nó do MongoDB de origem para minimizar a movimentação de dados no cluster e reduzir a latência.

MongoDB e Apache Spark: trabalhando para equipes de ciência de dados

Embora o MongoDB ofereça recursos nativos avançados do Real-Time Analytics, há casos de uso em que a integração do mecanismo do Apache Spark pode ampliar o processamento dos dados operacionais gerenciados pelo MongoDB. Isso permite que os usuários operacionalizem os resultados gerados pelo Spark nos processos de negócios em tempo real com suporte do MongoDB.

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