Telegram Group & Telegram Channel
🚀 Представлен Apache Spark 4.0 — крупнейший релиз с момента запуска Spark 2.0

Databricks анонсировали Spark 4.0 с множеством фундаментальных улучшений производительности и архитектуры.

Новый релиз фокусируется на ускорении обработки, поддержке GenAI-нагрузок и расширенной масштабируемости.

🔥 Что нового:


💡 Project Tungsten++, Catalyst++ — переработка движка исполнения и оптимизации запросов
🧠 Поддержка генеративных AI-запросов — Spark теперь эффективнее работает с LLM-нагрузками
⚙️ Новый Execution Engine — более 2× ускорение в среднем, до 10× в некоторых кейсах
📦 Модульная архитектура — теперь ядро Spark отделено от MLlib, GraphX и др.
🌐 Поддержка нового Shuffle-движка и улучшенное распределение по кластерам
🧪 Обратная несовместимость — Spark 4.0 требует миграции, особенно для UDF и кастомных оптимизаций

📌 Подробности и тесты:
https://www.databricks.com/blog/introducing-apache-spark-40

@data_analysis_ml



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7652
Create:
Last Update:

🚀 Представлен Apache Spark 4.0 — крупнейший релиз с момента запуска Spark 2.0

Databricks анонсировали Spark 4.0 с множеством фундаментальных улучшений производительности и архитектуры.

Новый релиз фокусируется на ускорении обработки, поддержке GenAI-нагрузок и расширенной масштабируемости.

🔥 Что нового:


💡 Project Tungsten++, Catalyst++ — переработка движка исполнения и оптимизации запросов
🧠 Поддержка генеративных AI-запросов — Spark теперь эффективнее работает с LLM-нагрузками
⚙️ Новый Execution Engine — более 2× ускорение в среднем, до 10× в некоторых кейсах
📦 Модульная архитектура — теперь ядро Spark отделено от MLlib, GraphX и др.
🌐 Поддержка нового Shuffle-движка и улучшенное распределение по кластерам
🧪 Обратная несовместимость — Spark 4.0 требует миграции, особенно для UDF и кастомных оптимизаций

📌 Подробности и тесты:
https://www.databricks.com/blog/introducing-apache-spark-40

@data_analysis_ml

BY Machinelearning




Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7652

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Machinelearning from ar


Telegram Machinelearning
FROM USA