Alles, was Sie über Apache Spark wissen müssen

Apache Spark ist ein allgemeines und blitzschnelles Cluster-Computing-Framework und eine Open-Source-Technologie, die auf einer Vielzahl von Datenverarbeitungsplattformen basiert. Darüber hinaus bietet es Entwicklungs-APIs, die Datenverarbeitern helfen, Streaming-, Machine Learning (ML) und SQL-Workloads zu erreichen. Es erfordert auch wiederholten Zugriff auf die Datensätze.

Spark kann Stream-Verarbeitung und Batch-Verarbeitung durchführen. Zum Kontext: Stream-Verarbeitung befasst sich mit Datenströmen, während Batch-Verarbeitung bedeutet, die zuvor gesammelten Aufgaben in einem einzigen Batch zu verarbeiten.

Darüber hinaus ist es so aufgebaut, dass es sich nahtlos in alle Big-Data-Tools integriert. Zum Beispiel kann Spark problemlos auf jede Hadoop-Datenquelle zugreifen und auf jedem Hadoop-Cluster ausgeführt werden. Spark erweitert Hadoop MapReduce auf die nächste Stufe. Dies umfasst auch Stream-Verarbeitung und iterative Abfragen.

Eine grundlegende Überzeugung über die Spark-Technologie ist, dass sie eine Erweiterung von Hadoop ist, obwohl das nicht wahr ist. Spark ist unabhängig von Hadoop, da es sein eigenes Cluster-Management-Framework hat. Es verwendet Hadoop nur zum Zweck der Speicherung. Spark ist im Speicher-Modus 100x schneller als Hadoop und im Festplatten-Modus 10x schneller.

Obwohl es ein zentrales Element von Spark gibt, hat es die Fähigkeit zur In-Memory-Cluster-Berechnung. Es erhöht auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer Anwendung.

Grundlegend bietet Spark den Benutzern APIs auf hoher Ebene, zum Beispiel Scala, Java, Python und R. Daher ist Spark in Scala verfasst und bietet dennoch umfangreiche APIs in Java, Scala, Python und R. Das bedeutet, dass es ein Gerät für das Ausführen von Spark-Anwendungen ist.

Elemente der Apache Spark Programmierung

In diesem Artikel werden wir über die Elemente der Apache Spark Programmierung sprechen. Spark garantiert eine schnellere Datenverarbeitung und schnelle Entwicklung, und dies ist nur möglich aufgrund seiner Elemente. All diese Spark-Elemente haben die Probleme gelöst, die bei der Verwendung von Hadoop MapReduce auftraten.

Also, lassen Sie uns über jedes Spark-Element diskutieren.

Spark Core

Spark Core ist das Hauptelement der Spark-Programmierung. Es bietet im Wesentlichen eine Leistungsplattform für die Spark-Software und eine generalisierte Plattform, um einer breiten Palette von Apps zu helfen.

Spark SQL

Als nächstes ermöglicht es Benutzern, SQL- oder HQL-Abfragen auszuführen. Hier können wir strukturierte und halbstrukturierte Daten verarbeiten, indem wir Spark SQL verwenden. Es kann unveränderte Abfragen auf bestehenden Umgebungen bis zu 100-mal schneller ausführen.

Spark Streaming

Im Allgemeinen ermöglicht Spark Streaming in allen Live-Streams ein robustes, intelligentes Datenanalyseprogramm. Die Live-Streams werden auch in Mikro-Batches umgewandelt, die auf dem Spark Core ausgeführt werden.

Spark MLlib

MLlib, oder Machine Learning Library, bietet Effizienz und hochwertige Algorithmen. Darüber hinaus ist es die heißeste Wahl für einen Datenforscher. Da es für die Verarbeitung von Daten im Arbeitsspeicher ausgestattet ist, verbessert es auch die Leistung der iterativen Berechnung drastisch.

Spark GraphX

In der Regel ist Spark GraphX eine Graphalgorithmus-Engine, die auf Spark basiert und die Verarbeitung von Grafikdaten auf signifikanter Ebene ermöglicht.

SparkR

Weitgehend um Spark von R aus zu nutzen. Es ist ein R-Bundle, das eine leichtgewichtige Frontend bietet. Darüber hinaus ermöglicht es Datenforschern, umfangreiche Datensätze zu untersuchen. Außerdem ermöglicht es, Aufgaben intuitiv direkt aus der R-Shell heraus auszuführen.

Die Rolle von RDD in Apache Spark

Das wichtige Merkmal von Apache Spark ist RDD. RDD, oder resilient distributed dataset, ist der grundlegende Datenbestandteil in der Spark-Programmierung. Grundsätzlich handelt es sich um eine verteilte Sammlung von Elementen über Clusterknoten hinweg. Es führt auch gleichwertige Operationen aus und ist in seiner Natur unveränderlich, obwohl es neue RDDs erzeugen kann, indem es das vorhandene Spark RDD ändert.

Wie man Spark RDD erstellt

Es gibt drei wesentliche Wege, um Apache Spark RDDs zu erstellen:

1. Parallelisierte Technik. Wir können parallelisierte Sammlungen erstellen, indem wir eine parallelisierte Methode in der Treiberanwendung aufrufen.
2. Externe Datensatztechnik. Man kann Spark RDDs erstellen, indem man eine Textdateistrategie anwendet. Diese Technik nimmt also die Datei-URL und liest sie als eine Ansammlung von Zeilen.
3. Vorhandene RDDs-Technik. Darüber hinaus können wir in der Spark-Technologie neue RDDs erstellen, indem wir Transformationsverfahren auf vorhandene RDDs anwenden.

Funktionen und Funktionalitäten von Apache Spark

Es gibt einige Apache Spark Funktionen:

Schnelle Datenverarbeitung

Spark bietet eine höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit. Das ist etwa 100-mal schneller im Speicher und 10-mal schneller auf der Festplatte. Das ist jedoch nur möglich, indem die Anzahl der Lese- und Schreibvorgänge auf der Festplatte reduziert wird.

Extrem dynamisch

Grundsätzlich ist es möglich, eine parallele Anwendung in Spark zu entwickeln, da in Spark 80 High-Level-Operatoren verfügbar sind.

In-Memory-Verarbeitung

Die höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit ist auf die In-Memory-Verarbeitung zurückzuführen. Dies verbessert die Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Wiederverwendbarkeit

Wir können den Spark-Code einfach für Stapelverarbeitung wiederverwenden oder ihn mit dem Strom gegen historische Daten verknüpfen. Außerdem führt er ad-hoc-Befehle auf der Stromebene aus.

Spark-Fehlerunterstützung

Spark bietet Anpassung an interne Fehler. Dies ist möglich durch die Kernabstraktion von Sparks RDD. Um mit dem Ausfall eines beliebigen Spezialknotens im Batch umzugehen, werden Spark RDDs erstellt. Auf diese Weise wird der Datenverlust auf null reduziert.

Echtzeit-Datenstromung

Wir können Echtzeit-Streamverarbeitung im Spark-Framework durchführen. Grundsätzlich unterstützt Hadoop keine Echtzeitverarbeitung, kann jedoch die bereits vorhandenen Daten verarbeiten. Anschließend können wir mit Spark Streaming das Problem leicht lösen.

Faulheit in der Natur

Alle Änderungen, die wir in Spark RDDs vornehmen, sind faul. Das heißt, es liefert das Ergebnis nicht sofort. Vielmehr wird aus dem aktuellen RDD ein anderes RDD erstellt. Auf diese Weise wird die Effizienz des Frameworks erhöht.

Unterstützung mehrerer Technologien

Spark unterstützt zahlreiche Sprachen wie R, Java, Python und Scala. Folglich zeigt es Dynamik. Darüber hinaus überwindet es auch die Einschränkungen von Hadoop, da es Apps in Java erstellen wird.

Integration mit Hadoop

Wie wir bereits wissen, ist Spark anpassungsfähig, sodass es unabhängig und außerdem auf dem Hadoop YARN Cluster Manager ausgeführt werden kann. Tatsächlich kann es sogar vorhandene Hadoop-Daten lesen.

GraphX von Spark

In Spark haben wir ein leistungsstarkes Tool namens GraphX für Grafik- oder parallele Berechnungen. Normalerweise vereinfacht es die Graphanalyseaufgaben durch die Vielzahl von Grapherstellern und Algorithmen.

Zuverlässig und kostengünstig

Für Big-Data-Probleme wie in Hadoop sind viel Speicherplatz und ein großer Datenspeicher während der Replikation erforderlich. Daher erweist sich die Spark-Programmierung als kostengünstige Lösung.

Vorteile der Verwendung von Apache Spark

Apache Spark hat die Definition von Big Data neu definiert. Darüber hinaus ist es eine äußerst aktive Big-Data-Anwendung, die den Markt für Big Data umgestaltet. Diese Open-Source-Plattform bietet überzeugendere Vorteile als jede andere exklusive Lösung. Die einzigartigen Vorteile von Spark machen es zu einem äußerst ansprechenden Big-Data-Framework.

Spark hat enorme Vorteile, die dazu beitragen können, Big-Data-basierte Unternehmen auf der ganzen Welt zu unterstützen. Lassen Sie uns einige seiner Vorteile diskutieren.

Geschwindigkeit

Bei der Betrachtung von Big Data spielt die Verarbeitungsgeschwindigkeit ständig eine große Rolle. Spark ist für Datenwissenschaftler aufgrund seiner Geschwindigkeit sehr vertraut. Spark kann mehrere Petabyte an geclusterten Daten über 8000 Knoten gleichzeitig verarbeiten.

Einfache Benutzung

Spark bietet benutzerfreundliche APIs für die Verarbeitung großer Datensätze. Darüber hinaus bietet es mehr als 80 hochwertige Operatoren, die die Entwicklung paralleler Anwendungen vereinfachen können.

Hochrangige Analytik

Spark unterstützt nicht nur ‚MAP‘ oder ‚reduce‘. Darüber hinaus unterstützt es maschinelles Lernen, Daten-Streaming, Graphalgorithmen, SQL-Abfragen und mehr.

Dynamisch in der Natur

Mit Spark können Sie einfach parallele Apps erstellen. Spark bietet Ihnen mehr als 80 hochwertige Operatoren.

Mehrsprachig

Das Spark-Framework unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Java, Python, Scala und mehr.

Leistungsstark

Spark kann verschiedene Analysetests verwalten, da es über Fähigkeiten zur Datenverarbeitung im Speicher mit geringer Latenz verfügt. Darüber hinaus verfügt es über gut entwickelte Bibliotheken für Graphanalysealgorithmen, einschließlich maschinellem Lernen (ML).

Erweiterter Zugriff auf Big Data

Das Spark-Framework eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für Big Data und Entwicklung. Kürzlich wurde in einer Umfrage von IBM festgestellt, dass über 1 Million Daten-Techniker und Datenwissenschaftler in Spark geschult werden sollen.

Nachfrage nach Apache Spark Entwicklern

Spark kann Ihnen und Ihrem Unternehmen auf vielfältige Weise helfen. Spark-Ingenieure sind in Organisationen sehr gefragt, bieten attraktive Vorteile und flexible Arbeitszeiten, um Fachkräfte einzustellen. Laut PayScale beträgt das durchschnittliche Gehalt für Daten-Ingenieure mit Spark-Jobs 100.362 US-Dollar.

Open-Source-Technologie

Das Hilfreichste an Spark ist, dass dahinter eine große Open-Source-Technologie steht.

Lassen Sie uns nun die Anwendungsfälle von Spark verstehen. Dies wird weitere nützliche Einblicke darüber geben, wofür Spark gedacht ist.

Apache Spark Anwendungsfälle

Apache Spark hat verschiedene geschäftsorientierte Anwendungsfälle. Sprechen wir im Detail darüber:

Finanzen

Viele Banken nutzen Spark. Grundsätzlich ermöglicht es den Zugriff und die Identifizierung vieler Parameter in der Bankenbranche, wie zum Beispiel soziale Medienprofile, E-Mails, Foren, Anrufaufzeichnungen und mehr. Daher hilft es auch, die richtigen Entscheidungen für einige Bereiche zu treffen.

E-Commerce

Im Wesentlichen unterstützt es bei Daten zu Echtzeit-Transaktionen. Darüber hinaus werden diese an Stream-Clustering-Algorithmen weitergeleitet.

Medien und Unterhaltung

Wir verwenden Spark, um Designs von Echtzeit-Ingame-Ereignissen zu unterscheiden. Es ermöglicht auch, auf lohnende Geschäftsmöglichkeiten beim Ernten zu reagieren.

Reisen

Im Allgemeinen nutzen Reiseunternehmen Spark kontinuierlich. Außerdem hilft es Kunden, eine ideale Reise zu planen, indem es personalisierte Empfehlungen erhöht.

Fazit

Jetzt haben wir jedes Element von Apache Spark gesehen, von dem, was Apache Spark Programmierung ist und seiner Definition, Geschichte, warum es benötigt wird, Elementen, RDD, Funktionen, Streaming, Einschränkungen und Anwendungsfällen.