[4,6]

[6,2]

[6,4]

[8,4]

[8,6,4,2]

45,30,18,9,3,0

63,45,30,18,9,3

0,0,0,0,0,0

0,3,9,18,30,45

3,9,18,30,45,63

O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.

O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster.

O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.

O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.

O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.

Processamento de Voz.

Reconhecimento de Imagem.

Aprendizado de Máquina.

Análise Semântica.

Tokenização.

transparência.

privacidade.

explicabilidade.

segurança.

performance.