Like any other new technology, Spar

Like any other new technology, Spark tends to be immature for any organization to adopt it on a large scale. On
paper it seems really easy just by comparing it with the existing framework i.e. the Hadoop but, it seems
complicated to imply in the manner stated before. Yes, there is scope but, instead of completely replacing Hadoop,
Spark could just complement it as in a reinforcement so as to make the analytics easier and faster than usual. Like,
MapReduce Spark runs on Hadoop but, unlike MapReduce it is not limited to Hadoop. All that Spark needs is a set
of best practices and some tools so as to figure out its actual potential and implementation.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Seperti teknologi baru lainnya, Spark cenderung belum matang bagi organisasi apapun untuk mengadopsi pada skala besar. Padakertas yang tampaknya benar-benar mudah hanya dengan membandingkan dengan kerangka yaitu Hadoop tetapi, tampaknyarumit untuk menyiratkan dengan cara yang dinyatakan sebelumnya. Ya, ada lingkup tapi, bukannya sepenuhnya menggantikan Hadoop,Spark hanya bisa melengkapi itu seperti penguatan sehingga membuat analytics lebih mudah dan lebih cepat daripada biasa. Seperti,MapReduce Spark berjalan pada Hadoop tetapi, tidak seperti MapReduce tidak terbatas Hadoop. Semua yang memerlukan Spark adalah satu setpraktik terbaik dan beberapa alat untuk mencari tahu yang sebenarnya potensi dan implementasi.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Seperti teknologi baru lainnya, Spark cenderung dewasa untuk setiap organisasi untuk mengadopsi itu dalam skala besar. Pada
kertas itu tampaknya benar-benar mudah hanya dengan membandingkannya dengan kerangka kerja yang ada yaitu Hadoop tetapi, tampaknya
rumit untuk menyiratkan dengan cara yang dinyatakan sebelumnya. Ya, ada ruang tetapi, bukannya benar-benar menggantikan Hadoop,
Spark bisa melengkapi itu seperti dalam penguatan sehingga untuk membuat analisis lebih mudah dan lebih cepat dari biasanya. Seperti,
MapReduce Spark berjalan pada Hadoop tapi, tidak seperti MapReduce itu tidak terbatas pada Hadoop. Semua bahwa kebutuhan Spark adalah seperangkat
praktik terbaik dan beberapa alat sehingga untuk mengetahui potensi dan implementasi yang sebenarnya.