我对 Talend 和 Apache Spark 在大数据生态系统中的位置感到困惑，因为 Apache Spark 和 Talend 都可以用于 ETL。
有人可以举个例子解释一下吗？
【问题讨论】：
标签： hadoop apache-spark etl talend data-integration
Talend 是一种基于工具的大数据方法，支持所有带有内置组件的大数据应用程序。 spark是基于代码的方法，您需要为用例编写代码。
【讨论】：
事实上，Talend Big Data Studio 会为设计的 ETL 作业生成 Apache Spark 代码。所以本质上它们是相同的。
【讨论】：
Talend Studio 提供内置组件，Spark 是这背后的主要引擎。由于内置组件，它减少了编码时间。但是，如果您将直接使用 Spark 和 Scala java 或 python 进行编码，则需要时间来构建通用组件。 Talend 让生活更轻松，并且很容易被传统的 etl 开发人员采用。例如，如果某人来自 abi initio，他们可以通过查看 Talend 提供的图表或血统来进行关联。但是为了扩展业务组件，人们需要在 Talend 工作室中用 Spark 编写代码 I.Java。 Talend 负责打包 jar 并将其从 Windows 部署到服务器并运行并在其控制台中显示结果的另一件事。
【讨论】：