关于卡鲁耶克怎么融的知识点，濮阳头条网将为你整理了下面这些知识。
卡鲁耶克聚焦于让数据工程师能够通过使用公共基础设施、一个开源库以及一组规范以及实践所涉及的方法来更好地进行大数据处理。
基于 RDD 的计算模型
Spark 提供了一种高效的、分布式的内存抽象，名叫弹性分布式数据集（RDD）。RDD 是分区的、容错和可持久化的数据结构，并且作为通用的、高级别 API 暴露给应用程序。RDD 可以清晰地表示为读取操作的结果，并且可以清楚地表示由多个转换操作组成的一系列依赖关系。RDD 非常适合在低延迟环境下进行任何大规模数据处理。
实时数据处理
对于卡鲁耶克的客户来说，更现代的场景是对数据进行实时处理，因为这样就可以在有限时间内进行决策和行动。流处理框架 Kafka 和 Spark Streaming 使得将 Spark 的批处理转换为流处理变得容易。Spark Streaming 实时化了源 RDD，通过将输入数据逐个处理，同时保证了事件的处理中断不超过 10 秒。而且 Spark Streaming 还提供了微批次支持，可以在非常短的时间间隔中处理大量流数据。开发人员可以通过一些优化来调整工作负载，以最大限度地利用 CPU 资源。
强大的机器学习支持
Spark 的机器学习库 MLlib 支持多种算法和数据结构，并且通过进行特征提取、转换和调整来将数据集准备好进入分析和机器学习阶段。MLlib 提供了许多跨 R/Python/Scala 的包装器（wrapper），因此开发人员可以使用这些常见语言中的任何一个界面。
智能询问处理
对于需要快速处理查询并改进交互性能的业务场景，卡鲁耶克的云服务提供商可以使用 SQL 查询 Apache Spark 中的数据。同时提供的 SparkR 与 PySpark，使得从 Python 和 R 轻松地进行分布式计算。开发人员可以将原始数据缓存到内存中，并且利用 Apache Spark SQL 的跨容器、类似于 Excel 的工作表格视图来分析数据。
在现代数据工程体系结构和云技术的实施下，卡鲁耶克为品牌、科技、游戏行业以及其它各行业等企业提供了全小区的服务和解决方案。卡鲁耶克团队通过特定的方法将它们的大数据问题与其业务场景进行匹配，让他们在收集、存储、处理和结果可视化方面变得更为轻松和高效。但是，卡鲁依耶科并不执行 AI 和 ML 的任务。
