Что такое Apache Spark и где он эффективен в ML-пайплайнах?

Apache Spark — это распределённая платформа для обработки больших данных с поддержкой параллельных вычислений в памяти. Она позволяет быстро обрабатывать и анализировать большие объёмы данных.

В ML-пайплайнах Spark эффективен для:

• Предобработки больших наборов данных (очистка, трансформация, агрегация) с помощью Spark SQL и DataFrame API.
• Обучения моделей машинного обучения на больших данных с использованием библиотеки MLlib, которая интегрирована в Spark.
• Построения масштабируемых и повторяемых пайплайнов, где этапы обработки данных и обучения моделей объединены в единый workflow.

Spark особенно полезен, когда данные не помещаются в память одного компьютера и требуется распределённая обработка с высокой скоростью.