Tout ce que vous devez savoir sur Apache Spark

Apache Spark est un cadre de calcul en cluster polyvalent et extrêmement rapide, ainsi qu’une technologie open-source basée sur une large gamme de plateformes de traitement des données. De plus, il révèle des API de développement qui permettent aux travailleurs des données d’atteindre des charges de travail de streaming, d’apprentissage automatique (ML) et de SQL. Il nécessite également un accès répété aux ensembles de données.

Spark peut effectuer un traitement en flux et un traitement par lots. Pour contextualiser, le traitement en flux concerne le streaming de données, tandis que le traitement par lots signifie traiter la tâche collectée précédemment dans un seul lot.

En outre, il est conçu de manière à s’intégrer à tous les outils de big data. Par exemple, Spark peut facilement accéder à n’importe quelle source de données Hadoop et fonctionner sur n’importe quel cluster Hadoop. Spark étend Hadoop MapReduce au niveau suivant. Cela inclut également le traitement en flux et les requêtes itératives.

Une autre conviction fondamentale concernant la technologie Spark est qu’elle est une extension de Hadoop, bien que cela ne soit pas vrai. Spark est indépendant de Hadoop car il dispose de son propre cadre de gestion de cluster. Il utilise Hadoop uniquement à des fins de stockage. Spark est 100 fois plus rapide que Hadoop en mode mémoire et 10 fois plus rapide en mode disque.

Bien qu’il existe un élément clé de Spark, il a la capacité de calcul en cluster en mémoire. Il accélère également la vitesse de traitement d’une application.

Fondamentalement, Spark fournit des API de haut niveau aux utilisateurs, par exemple, Scala, Java, Python et R. Ainsi, Spark est composé en Scala et offre toujours des API riches en Java, Scala, Python et R. Cela signifie qu’il s’agit d’un dispositif pour exécuter des applications Spark.

Éléments de la programmation Apache Spark

Dans cet article, nous allons parler des éléments de la programmation Apache Spark. Spark garantit un traitement des données plus rapide et un développement rapide, et cela n’est possible que grâce à ses éléments. Tous ces éléments Spark ont résolu les problèmes apparaissant lors de l’utilisation de Hadoop MapReduce.

Alors, discutons de chaque élément Spark.

Spark Core

Spark Core est l’élément principal de la programmation Spark. Essentiellement, il fournit une plateforme de performance pour le logiciel Spark et une plateforme généralisée pour soutenir un large éventail d’applications.

Spark SQL

Ensuite, il permet aux utilisateurs d’exécuter des requêtes SQL ou HQL. Ici, nous pouvons traiter des données structurées et semi-structurées en utilisant Spark SQL. Il peut exécuter des requêtes non modifiées jusqu’à 100 fois plus rapidement sur des environnements existants.

Spark Streaming

En général, dans tous les flux en direct, Spark Streaming permet un programme d’analyse de données robuste et intelligent. Les flux en direct sont également transformés en micro-lots exécutés sur le Spark Core.

Spark MLlib

MLlib, ou Machine Learning Library, offre des efficacités et des algorithmes de haute qualité. De plus, c’est le choix le plus en vogue pour un chercheur de données. Étant donné qu’il est capable de traiter des données en mémoire, il améliore également considérablement les performances du calcul itératif.

Spark GraphX

En général, Spark GraphX est un moteur d’algorithmes de graphes basé sur Spark qui permet le traitement des données de graphes à un niveau significatif.

SparkR

Essentiellement, pour utiliser Spark depuis R. C’est un paquet R qui fournit une interface légère. De plus, il permet aux chercheurs de données d’explorer d’énormes ensembles de données. De plus, il permet d’exécuter des tâches de manière intuitive directement depuis l’invite R.

Le rôle de RDD dans Apache Spark

La caractéristique importante d’Apache Spark est RDD. Le RDD, ou resilient distributed dataset, est la section fondamentale des données dans la programmation Spark. Essentiellement, il s’agit d’une collection distribuée d’éléments à travers les nœuds du cluster. Il effectue également des opérations équivalentes et est de nature immuable, bien qu’il puisse créer de nouveaux RDD en modifiant le RDD Spark existant.

Comment créer un RDD Spark

Il existe trois méthodes essentielles pour construire les RDD Apache Spark:

1. Technique de parallélisation. Nous pouvons créer des collections parallélisées en invoquant une méthode de parallélisation dans l’application pilote.
2. Technique des ensembles de données externes. On peut créer des RDD Spark en appliquant une stratégie de fichier texte. Ainsi, cette technique prend l’URL du fichier et le parcourt comme un ensemble de lignes.
3. Technique des RDD existants. De plus, nous pouvons créer de nouveaux RDD dans la technologie Spark en appliquant des procédures de transformation aux RDD existants.

Fonctionnalités et caractéristiques d’Apache Spark

Il y a plusieurs caractéristiques d’Apache Spark :

Traitement de données à haute vitesse

Spark offre des vitesses de traitement des données plus élevées. C’est environ 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur le disque. Cependant, cela n’est possible qu’en réduisant le nombre de lectures-écritures sur le disque.

Extrêmement dynamique

Fondamentalement, il est possible de développer une application parallèle dans Spark car il existe 80 opérateurs de haut niveau disponibles dans Spark.

Traitement en mémoire

La vitesse de traitement plus élevée est possible grâce au traitement en mémoire. Cela améliore la vitesse de traitement.

Réutilisabilité

Nous pouvons simplement réutiliser le code Spark pour le traitement par lots ou le lier avec le flux par rapport aux données archivées. De plus, il exécute la commande ad-hoc au niveau du flux.

Prise en charge des pannes de Spark

Spark offre une adaptation aux défaillances internes. Cela est possible grâce à l’abstraction principale des RDD de Spark. Pour gérer la défaillance de tout nœud spécialisé dans le lot, des RDD Spark sont créés. Ainsi, la perte de données est réduite à zéro.

Diffusion de données en temps réel

Nous pouvons effectuer un traitement de flux en temps réel dans le framework Spark. Fondamentalement, Hadoop ne prend pas en charge le traitement en temps réel, mais il peut traiter les données déjà présentes. Par conséquent, avec Spark Streaming, nous pouvons facilement résoudre le problème.

Paresseux par nature

Toutes les modifications que nous apportons aux RDD Spark sont paresseuses par nature. Cela signifie que le résultat n’est pas fourni immédiatement. Au lieu de cela, un autre RDD est créé à partir de celui actuel. De cette manière, cela augmente l’efficacité du framework.

Prise en charge de plusieurs technologies

Spark prend en charge de nombreux langages, tels que R, Java, Python et Scala. Par conséquent, il montre une grande dynamique. De plus, il surmonte également les limitations de Hadoop car il peut créer des applications en Java.

Intégration avec Hadoop

Comme nous le savons déjà, Spark est flexible, il peut donc s’exécuter de manière autonome et, en outre, sur le gestionnaire de cluster Hadoop YARN. En effet, il peut même lire les données Hadoop existantes.

GraphX par Spark

Dans Spark, un élément pour un graphique ou un calcul parallèle, nous avons un outil robuste appelé GraphX. Il simplifie généralement les tâches d’analyse de graphiques grâce à la variété de constructeurs de graphiques et d’algorithmes.

Fiable et économique

Pour les problèmes de Big Data comme dans Hadoop, beaucoup de stockage et un grand espace de données sont nécessaires lors de la réplication. Ainsi, la programmation Spark se révèle être une solution rentable.

Avantages de l’utilisation d’Apache Spark

Apache Spark a redéfini la définition des grandes données. De plus, c’est un appareil de big data extrêmement actif qui reconstruit le marché des grandes données. Cette plateforme open-source offre des avantages plus convaincants que toute autre solution exclusive. Les avantages distincts de Spark en font un cadre de big data très engageant.

Spark présente d’énormes avantages qui peuvent contribuer aux entreprises basées sur le big data à travers le monde. Discutons de certains de ses avantages.

Vitesse

Lorsque l’on parle de big data, la vitesse de traitement est toujours très importante. Spark est très connu des scientifiques des données en raison de sa rapidité. Spark peut gérer plusieurs pétaoctets de données clusterisées sur plus de 8000 nœuds à un seul moment.

Facilité d’utilisation

Spark fournit des API faciles à utiliser pour travailler sur de grands ensembles de données. De plus, il offre plus de 80 opérateurs haut de gamme qui simplifient le développement d’applications parallèles.

Analytique de haut niveau

Spark ne se limite pas à ‘MAP’ ou ‘reduce.’ De plus, il prend en charge l’apprentissage automatique, le streaming de données, les algorithmes de graphes, les requêtes SQL, et bien plus.

Nature dynamique

Avec Spark, vous pouvez facilement créer des applications parallèles. Spark vous fournit plus de 80 opérateurs haut de gamme.

Multilingue

Le cadre Spark prend en charge plusieurs langages de programmation, tels que Java, Python, Scala, et plus.

Puissant

Spark peut gérer divers tests analytiques grâce à ses compétences en traitement de données en mémoire à faible latence. De plus, il dispose de bibliothèques bien conçues pour les algorithmes d’analyse de graphes, y compris l’apprentissage automatique (ML).

Accès Élargi aux Big Data

Le cadre Spark ouvre de nombreuses possibilités pour les Big Data et le développement. Récemment, une enquête organisée par IBM a déclaré qu’elle formerait plus d’un million de techniciens de données ainsi que des data scientists sur Spark.

Demande de Développeurs Apache Spark

Spark peut vous aider, vous et votre entreprise, de plusieurs manières. Les ingénieurs Spark sont très recherchés dans les organisations, offrant des avantages attractifs et des horaires de travail flexibles pour recruter des professionnels. Selon PayScale, le salaire moyen des ingénieurs de données avec des emplois Spark est de 100 362 $.

Technologie Open-Source

La chose la plus utile à propos de Spark est qu’il dispose d’une grande technologie open-source derrière lui.

Maintenant, comprenons les cas d’utilisation de Spark. Cela présentera des informations supplémentaires utiles sur l’objectif de Spark.

Cas d’Utilisation d’Apache Spark

Apache Spark a divers cas d’utilisation centrés sur les entreprises. Parlons-en en détail :

Finance

De nombreuses banques utilisent Spark. Fondamentalement, il permet d’accéder et d’identifier de nombreux paramètres dans le secteur bancaire, comme les profils de réseaux sociaux, les e-mails, les forums, les enregistrements d’appels, et plus encore. Ainsi, il aide également à prendre les bonnes décisions pour certaines zones.

E-Commerce

Essentiellement, il assiste avec des données sur une transaction en temps réel. De plus, celles-ci sont transmises aux algorithmes de clustering en streaming.

Médias et Divertissement

Nous utilisons Spark pour distinguer les conceptions des occasions en temps réel dans le jeu. Cela permet également de réagir aux opportunités commerciales rentables.

Voyage

En général, les projets de voyage utilisent le contenu de manière continue. De plus, cela aide les clients à planifier un voyage idéal en augmentant les recommandations personnalisées.

Conclusion

Maintenant, nous avons examiné chaque élément d’Apache Spark, de ce qu’est la programmation Apache Spark et sa définition, son histoire, pourquoi elle est nécessaire, ses éléments, RDD, caractéristiques, streaming, limitations et cas d’utilisation.