كل ما تحتاج معرفته عن أباتشي سبارك

يعتبر Apache Spark إطار عام وسريع جدًا لحوسبة العنقوديات وهو تقنية مفتوحة المصدر تعتمد على مجموعة واسعة من منصات معالجة البيانات. علاوة على ذلك، يكشف عن واجهات برمجة تطبيقات تساعد العاملين على البيانات في تحقيق تحميلات البث المباشر وتعلم الآلة ومهام SQL. كما أنه يتطلب إمكانية الوصول المتكررة إلى مجموعات البيانات.

يمكن لـ Spark أن يقوم بمعالجة البث المتدفق ومعالجة الدفعات. بالنسبة للسياق، فإن معالجة البث تتعامل مع تدفق البيانات، بينما معالجة الدفعات تعني معالجة المهمة التي تم جمعها مسبقًا في دفعة واحدة. 

بالإضافة إلى ذلك، تم بناؤه بطريقة تتكامل مع جميع أدوات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، يمكن لـ Spark بسهولة الوصول إلى أي مصدر بيانات Hadoop والتشغيل على أي عنقود Hadoop. يوسع Spark MapReduce الموجود في Hadoop إلى المستوى التالي. كما يتضمن أيضًا معالجة البث والاستفسارات التكرارية.

إحدى الاعتقادات الأساسية حول تقنية Spark هي أنها تمثل توسعًا لـ Hadoop، على الرغم من أن هذا ليس صحيحًا. يخلو Spark من Hadoop لأنه يحتوي على إطار إدارة عنقوده الخاص. يستخدم Hadoop فقط لأغراض التخزين. يعمل Spark بسرعة 100 مرة أسرع من Hadoop في وضع الذاكرة و 10 مرات أسرع في وضع القرص.

على الرغم من أن هناك عنصر أساسي واحد في Spark، إلا أنه يتمتع بقدرة على الحساب بالعنقود في الذاكرة. كما أنه يزيد من سرعة معالجة التطبيق.

أساسيًا، يوفر سبارك واجهات برمجية عالية المستوى للمستخدمين، على سبيل المثال، سكالا، جافا، بايثون، وR. وبالتالي، يتم تكوين سبارك بلغة سكالا ولا يزال يوفر واجهات برمجية غنية بلغات جافا، سكالا، بايثون، وR. وهذا يعني أنه عبارة عن جهاز لتشغيل تطبيقات سبارك.

عناصر برمجة أباتشي سبارك

في هذا المقال، سنتحدث عن عناصر برمجة أباتشي سبارك. يضمن سبارك معالجة بيانات أسرع وتطوير سريع، وهذا ممكن فقط بسبب عناصره. جميع هذه العناصر في سبارك قد حلت المشاكل التي ظهرت أثناء استخدام هادوب مابريديوس.

لذا، دعونا نناقش كل عنصر في سبارك.

النواة الرئيسية لسبارك

النواة الرئيسية لسبارك هي العنصر الرئيسي في برمجة سبارك. على الأساس، يوفر منصة أداء لبرنامج سبارك ومنصة عامة لمساعدة مجموعة واسعة من التطبيقات.

سبارك اس كيو إل

بعد ذلك، يتيح للمستخدمين تشغيل استعلامات SQL أو HQL. هنا، يمكننا معالجة البيانات المنظمة وشبه المنظمة باستخدام سبارك اس كيو إل. يمكنه تشغيل الاستعلامات غير المعدلة حتى 100 مرة أسرع على البيئات الحالية.

سبارك ستريمينج

بشكل عام، في جميع تدفقات البث المباشر، يمكّن سبارك ستريمينج برنامج تحليل بيانات قوي وذكي. يتم تحويل التدفقات الحية أيضًا إلى دفعات صغيرة تُنفّذ على النواة الرئيسية لسبارك.

سبارك إم إل ليب

يوفر MLlib، أو مكتبة تعلم الآلة، كفاءة وخوارزميات عالية المستوى. بالإضافة إلى ذلك، فهو الاختيار الأكثر شهرة بالنسبة لباحثي البيانات. نظرًا لقدرته على معالجة البيانات في الذاكرة، يعزز أداء عمليات الحساب التكراري بشكل جذري.

Spark GraphX

عادةً، يعتبر Spark GraphX محرك خوارزميات الرسوم البيانية الذي يعتمد على Spark ويعزز معالجة بيانات الرسوم البيانية على مستوى كبير.

SparkR

ببساطة، لاستخدام Spark من R. إنه حزمة R توفر واجهة أمامية خفيفة. بالإضافة إلى ذلك، يسمح لباحثي البيانات باستكشاف مجموعات بيانات ضخمة. بالإضافة إلى ذلك، يتيح تشغيل المهام بشكل بديهي عليها مباشرة من واجهة سطر الأوامر R.

دور RDD في Apache Spark

الميزة الهامة في Apache Spark هي RDD. RDD، أو مجموعة البيانات الموزعة المتينة، هي الجزء الأساسي للبيانات في برمجة Spark. ببساطة، إنه تجميع موزع من العناصر عبر عقد العقد. كما أنه ينفذ العمليات المتساوية وهو غير قابل للتغيير من ناحية الطبيعة، على الرغم من أنه يمكنه إنشاء RDDs جديدة من خلال تغيير RDD Spark الحالية.

كيفية إنشاء Spark RDD

هناك ثلاث طرق حاسمة لإنشاء Spark RDDs:

1. طريقة التوزيع المتوازي. يمكننا إنشاء تجميعات متوازية عن طريق استدعاء طريقة التوزيع المتوازي في تطبيق السائق.
2. تقنية مجموعات البيانات الخارجية. يمكن للمرء إنشاء RDDs في سبارك من خلال تطبيق استراتيجية ملف نصي. وبالتالي، تأخذ هذه التقنية عنوان ملف URL وتقرأه كمجموعة من الأسطر.
3. تقنية RDDs الموجودة. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا إنشاء RDDs جديدة في تقنية سبارك من خلال تطبيق إجراءات التحويل على RDDs الموجودة.

الميزات والوظائف في أباتشي سبارك

هناك عدة ميزات في أباتشي سبارك:

معالجة بيانات عالية السرعة

يوفر سبارك سرعات معالجة بيانات أعلى. وذلك بنسبة 100 مرة أسرع في الذاكرة و 10 مرات أسرع في القرص. ولكن، يمكن تحقيق ذلك فقط من خلال تقليل عدد عمليات القراءة والكتابة على القرص.

ديناميكية بشكل لا يصدق

بشكل أساسي، يمكن تطوير تطبيق متوازي في سبارك نظرًا لتوفر 80 مدير متوسط المستوى في سبارك.

معالجة في الذاكرة

يمكن تحقيق سرعة المعالجة العالية بسبب معالجة البيانات في الذاكرة. وهذا يعزز سرعة المعالجة.

إمكانية إعادة الاستخدام

يمكننا ببساطة إعادة استخدام كود سبارك لمعالجة الدفعات أو ربطه بالتدفق ضد البيانات الأرشيفية. كما يقوم بتشغيل الأوامر على مستوى التدفق.

دعم أخطاء سبارك

يوفر سبارك التكيف مع الفشل الداخلي. وذلك من خلال التجريد الأساسي لـ RDDs في سبارك. للتعامل مع فشل أي عقدة متخصصة في الدفعة، يتم إنشاء RDDs في سبارك. وبالتالي، يتم تقليل فقدان البيانات إلى الصفر.

تدفق البيانات في الوقت الحقيقي

يمكننا أداء معالجة التدفق في الوقت الحقيقي في إطار Spark. بشكل أساسي، لا تدعم Hadoop معالجة الوقت الحقيقي، لكنها يمكنها معالجة البيانات الموجودة بالفعل. وبالتالي، يمكننا بسهولة حل المشكلة باستخدام Spark Streaming.

كسول بالطبيعة

جميع التغييرات التي نقوم بها في RDDs الخاصة بـ Spark هي كسولة بطبيعتها. وهذا يعني أنه لا يتم توفير النتيجة على الفور. بل، يتم إنشاء RDD آخر من الحالي. وبهذه الطريقة، يتم تحسين إنتاجية الإطار.

دعم تقنيات متعددة

يدعم Spark العديد من اللغات، مثل R و Java و Python و Scala. وبالتالي، يظهر دينامية. بالإضافة إلى ذلك، يتغلب أيضًا على قيود Hadoop حيث يمكنه إنشاء تطبيقات بلغة Java.

التكامل مع Hadoop

كما نعلم بالفعل، Spark قابل للتكيف، لذلك سيعمل بشكل مستقل وعلاوة على ذلك، على مدير تجميع Hadoop YARN. في الواقع، يمكنه حتى قراءة البيانات الموجودة في Hadoop.

GraphX بواسطة Spark

في Spark، لدينا أداة قوية تعرف باسم GraphX لعنصر الرسم البياني أو الحساب المتوازي. عادة، يبسط مهام تحليلات الرسم البياني من خلال تجميع مهام بناء الرسوم البيانية والخوارزميات.

موثوق وفعال من حيث التكلفة

بالنسبة لمشاكل البيانات الكبيرة كما في Hadoop، يتطلب الأمر الكثير من التخزين ومساحة بيانات هائلة أثناء التضاعف. لذا، يتبين أن برمجة Spark تكون حلاً فعالاً من حيث التكلفة.

فوائد استخدام Apache Spark

قد قامت Apache Spark بإعادة تعريف مفهوم البيانات الضخمة. علاوة على ذلك، إنها جهاز بيانات ضخمة نشط للغاية يعيد بناء سوق البيانات الضخمة. توفر هذه المنصة مفتوحة المصدر فوائد أكثر إقناعًا من أي حل حصري آخر. فوائد Spark المميزة تجعلها إطار بيانات ضخمة جذابًا للغاية.

Spark لديه فوائد هائلة يمكن أن تسهم في الشركات القائمة على البيانات الكبيرة حول العالم. دعنا نناقش بعض فوائده.

السرعة

عند الحديث عن البيانات الكبيرة، تكون سرعة المعالجة مهمة بشكل دائم. يعرف Spark بشكل كبير لدى علماء البيانات بسبب سرعته. يمكن لـ Spark إدارة مجموعات متنوعة من البيانات المجتمعة تبلغ أكثر من بيتابايت على أكثر من 8000 جهاز في وقت واحد.

سهولة الاستخدام

يوفر Spark واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لتشغيل مجموعات بيانات كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر أكثر من 80 عامل عالي المستوى يمكن أن يجعل من السهل تطوير تطبيقات متوازية.

تحليلات عالية المستوى

لا يحمل Spark فقط ‘MAP’ أو ‘reduce’. علاوة على ذلك، يدعم التعلم الآلي، تدفق البيانات، خوارزميات الرسوم البيانية، استعلامات SQL، وأكثر من ذلك.

ديناميكي بالطبيعة

مع Spark، يمكنك ببساطة إنشاء تطبيقات متوازية. يوفر Spark لك أكثر من 80 عامل عالي المستوى.

متعدد اللغات

يدعم إطار Spark لغات مختلفة للبرمجة، مثل Java، Python، Scala، وأكثر من ذلك.

قوي

يمكن لـ Spark إدارة اختبارات تحليلية متنوعة لأن لديه مهارات معالجة بيانات في الذاكرة ذات الانخفاض في التأخير. علاوة على ذلك، يحتوي على مكتبات جيدة لخوارزميات تحليل الرسوم البيانية، بما في ذلك التعلم الآلي (ML).

الوصول الموسع إلى البيانات الضخمة

تقدم إطار العمل Spark العديد من الإمكانيات للبيانات الكبيرة والتطوير. وفي الآونة الأخيرة، أفاد استطلاع نظمته شركة IBM بأنها ستقوم بتدريس أكثر من مليون فني بيانات بالإضافة إلى علماء البيانات على Spark.

الطلب على مطوري Apache Spark

يمكن لـ Spark أن يساعدك وشركتك في العديد من الطرق. يتمتع مهندسو Spark بطلب كبير في المؤسسات، حيث يقدمون مزايا جذابة ويوفرون ساعات عمل مرنة لاستقطاب المحترفين. وفقًا لـ PayScale، الأجر المتوسط لمهندسي البيانات الذين يعملون بـ Spark هو 100,362 دولار.

تكنولوجيا مفتوحة المصدر

الشيء الأكثر فائدة في Spark هو أنه يعتمد على تكنولوجيا مفتوحة المصدر الكبيرة.

الآن، دعونا نفهم حالات استخدام Spark. سيوفر هذا بعض الرؤى المفيدة إضافية حول ما هو Spark.

حالات استخدام Apache Spark

يوجد لدى Apache Spark العديد من حالات الاستخدام المركزة على الأعمال. دعنا نتحدث عنها بالتفصيل:

المالية

يستخدم العديد من البنوك Spark. وبشكل جوهري، يُتيح الوصول ويحدد العديد من المعلمات في صناعة البنوك، مثل ملفات التواصل الاجتماعي، والرسائل الإلكترونية، والمنتديات، وتسجيلات المكالمات، وغيرها. وبالتالي، يساعد أيضًا في اتخاذ القرارات الصحيحة لبعض المجالات.

التجارة الإلكترونية

بشكل أساسي، يساعد في بيانات عن عملية تداول في الوقت الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، هذه البيانات تُمر إلى خوارزميات تجميع التدفقات.

وسائل الإعلام والترفيه

نحن نستخدم سبارك لتمييز التصاميم عن المناسبات في الوقت الحقيقي داخل اللعبة. كما أنه يسمح بالاستجابة لاستغلال الفرص التجارية القيمة.

السفر

عمومًا، تستخدم شركات السفر سبارك بشكل مستمر. بالإضافة إلى ذلك، يساعد العملاء على تصميم رحلة مثالية من خلال زيادة التوصيات المخصصة.

الاستنتاج

الآن، لقد رأينا كل جزء من Apache Spark، بدءًا من مفهوم برمجة Apache Spark وتعريفه، تاريخه، لماذا يُطلب، العناصر، RDD، الميزات، التدفق، القيود، وحالات الاستخدام.