<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Distributed-Computing on cloudmato.com</title><link>https://cloudmato.com/mr/tags/distributed-computing/</link><description>Recent content in Distributed-Computing on cloudmato.com</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>mr</language><managingEditor>cloudmato.com</managingEditor><webMaster>cloudmato.com</webMaster><lastBuildDate>Wed, 03 Jun 2026 17:43:05 +0530</lastBuildDate><atom:link href="https://cloudmato.com/mr/tags/distributed-computing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Apache Spark: ते काय आहे आणि मायक्रोसर्व्हिसेस त्याची जागा का घेऊ शकत नाहीत</title><link>https://cloudmato.com/mr/posts/apache-spark-vs-scaling-microservices/</link><pubDate>Wed, 03 Jun 2026 17:43:05 +0530</pubDate><author>cloudmato.com</author><guid>https://cloudmato.com/mr/posts/apache-spark-vs-scaling-microservices/</guid><description>&lt;p&gt;जेव्हाही Spark बद्दल चर्चा सुरू होते, तेव्हा &amp;ldquo;फक्त मायक्रोसर्व्हिसेस scale करा&amp;rdquo; हा प्रश्न पुन्हा पुन्हा येतो. ऐकायला हे तार्किक वाटते — तुमच्याकडे आधीच distributed services आहेत, समस्येवर आणखी टाकून द्या. पण ही तुलना एका अगदी मूलभूत प्रश्नापुढे कोसळते: &lt;em&gt;तुम्ही प्रत्यक्षात कोणत्या प्रकारची समस्या सोडवत आहात?&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;
&lt;h2 class="header-anchor-wrapper"&gt;हे डेटाबेस नाही. Queue सुद्धा नाही.
&lt;a href="#%e0%a4%b9-%e0%a4%a1%e0%a4%9f%e0%a4%ac%e0%a4%b8-%e0%a4%a8%e0%a4%b9-queue-%e0%a4%b8%e0%a4%a6%e0%a4%a7-%e0%a4%a8%e0%a4%b9" class="header-anchor-link"&gt;
&lt;svg
xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"
width="1rem" height="1rem" viewBox="0 0 24 24" fill="none"
stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round"
stroke-linejoin="round"&gt;
&lt;line x1="4" y1="9" x2="20" y2="9"&gt;&lt;/line&gt;&lt;line x1="4" y1="15" x2="20" y2="15"&gt;&lt;/line&gt;&lt;line x1="10" y1="3" x2="8" y2="21"&gt;&lt;/line&gt;&lt;line x1="16" y1="3" x2="14" y2="21"&gt;&lt;/line&gt;
&lt;/svg&gt;
&lt;/a&gt;
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;लोक Spark कडे एखाद्या जलद डेटाबेसची किंवा हुशार Kafka ची अपेक्षा घेऊन येतात. दोन्ही चुकीचे आहेत.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>