כל מה שצריך לדעת על Apache Spark

אפליקציית Apache Spark היא מסגרת חישובית כללית ומהירה מאוד לקבוצות נתונים וטכנולוגיה בקוד פתוח המבוססת על מגוון רחב של פלטפורמות עיבוד נתונים. בנוסף, היא מציעה APIs לפיתוח שמסייעים לעובדי נתונים להשיג עומסי עבודה של זרימה, למידת מכונה (ML) ו-SQL. היא דורשת גם גישה חוזרת לסטי הנתונים.

Spark יכולה לבצע עיבוד זרימה ועיבוד באצוות. לצורך הקשר, עיבוד זרימה עוסק בזרימת נתונים, בעוד שעיבוד באצוות מתכוון לעיבוד המשימות שנאספו קודם לכן באצווה אחת.

בנוסף, היא בנויה כך שהיא משתלבת עם כל הכלים הגדולים לנתונים. לדוגמה, Spark יכולה בקלות לגשת לכל מקור נתונים של Hadoop ולהפעל על כל קלאסטר Hadoop. Spark מאריכה את Hadoop MapReduce לרמה הבאה. זה כולל גם עיבוד זרימה ושאלות חזרתיות.

אמונה בסיסית נוספת לגבי טכנולוגיית Spark היא שהיא הרחבה של Hadoop, אף על פי שזה לא נכון. Spark היא עצמאית מ-Hadoop מכיוון שיש לה את מסגרת ניהול הקלאסטר שלה. היא משתמשת ב-Hadoop למטרות אחסון בלבד. Spark מהירה פי 100 מ-Hadoop במצב זיכרון ופי 10 מהירה במצב דיסק.

למרות שישנה תכונה מרכזית אחת של Spark, יש לה יכולת חישוב קלאסטר בזיכרון. היא גם מזרזת את מהירות העיבוד של האפליקציה.

בסיסית, Spark מספקת APIs ברמה גבוהה למשתמשים, לדוגמה, Scala, Java, Python ו-R. לכן, Spark כתובה ב-Scala ועדיין מספקת APIs עשירות ב-Java, Scala, Python ו-R. זה אומר שזהו מכשיר להרצת יישומי Spark.

אלמנטים של תכנות Apache Spark

במאמר זה, נדבר על האלמנטים של תכנות Apache Spark. Spark מבטיחה עיבוד נתונים מהיר ופיתוח מהיר, וזה אפשרי רק בזכות האלמנטים שלה. כל האלמנטים הללו של Spark פתרו את הבעיות שהופיעו בזמן השימוש ב-Hadoop MapReduce.

אז, בואו נדון בכל אלמנט של Spark.

ליבת Spark

ליבת Spark היא האלמנט המרכזי של תכנות Spark. בעיקר, היא מספקת פלטפורמת ביצועים עבור תוכנת Spark ופלטפורמה כללית לתמיכה בקבוצה רחבה של אפליקציות.

Spark SQL

בהמשך, היא מאפשרת למשתמשים להריץ שאילתות SQL או HQL. כאן, אנו יכולים לעבד נתונים מאורגנים וחצי מאורגנים באמצעות Spark SQL. היא יכולה להריץ שאילתות לא מותאמות עד 100 פעמים מהר יותר על סביבות קיימות.

Spark Streaming

באופן כללי, בכל שידור חי, Spark Streaming מאפשרת תוכנית ניתוח נתונים חכמה וחזקה. השידורים החיים גם מומרות למיקרו-באטצ'ים המבוצעים על ליבת Spark.

Spark MLlib

MLlib, או ספריית למידת מכונה, מספקת יעילות ואלגוריתמים מתקדמים. בנוסף, היא הבחירה הבהירה ביותר עבור חוקר נתונים. מכיוון שהיא מיועדת לעיבוד נתונים בזיכרון, היא גם משפרת את הביצועים של החישוב החזרתי באופן דרמטי.

Spark GraphX

בדרך כלל, Spark GraphX הוא מנוע אלגוריתמים גרפיים המבוסס על Spark המאפשר עיבוד נתוני גרפים ברמה גבוהה.

SparkR

בעיקרון, כדי להשתמש ב-Spark מ-R. זהו חבילת R המספקת ממשק קל משקל. בנוסף, זה מאפשר לחוקרי נתונים לחקור מערכות נתונים גדולות. בנוסף, זה מאפשר הרצת משימות אינטואיטיבית עליהן ישירות מתוך ה-R shell.

תפקיד ה-RDD ב-Apache Spark

התכונה החשובה של Apache Spark היא ה-RDD. ה-RDD, או אוסף נתונים מופץ עמיד, הוא החלק הבסיסי של נתונים בתכנות Spark. בעיקרון, זהו אוסף מופץ של רכיבים על פני צמתים בקלוסטר. זה גם מבצע פעולות מקבילות ונשאר קבוע באופיו, למרות שהוא יכול לייצר RDDs חדשים על ידי שינוי ה-RDD הקיים של Spark.

איך ליצור RDD של Spark

ישנן שלוש דרכים חשובות לבנות RDDs של Apache Spark:

1. שיטה מקבילה. אנו יכולים ליצור אוספים מקבילים על ידי קריאה לשיטה מקבילה באפליקציית הדייר.
2. טכניקת קבצי נתונים חיצוניים. ניתן ליצור RDDs ב-Spark על ידי החלפת אסטרטגיית קובץ טקסט. לכן, הטכניקה הזו מקבלת את כתובת ה-URL של הקובץ וקוראת אותו כמערך של שורות.
3. טכניקת RDDs קיימים. בנוסף, ניתן ליצור RDDs חדשים בטכנולוגיית Spark על ידי החלפת הליך המרה ל-RDDs קיימים.

תכונות ופונקציות של Apache Spark

ישנם מספר תכונות של Apache Spark:

עיבוד מהיר של נתונים

Spark מספק מהירות עיבוד נתונים גבוהה. זהו בערך 100 פעמים יותר מהיר בזיכרון ו-10 פעמים יותר מהיר בדיסק. אך, זה אפשרי רק על ידי הפחתת מספר הקריאות והכתיבות בדיסק.

דינמיות יתרה

בסך הכול, אפשר לפתח יישום שקול ב-Spark מכיוון שישנם 80 מפעילים ברמה גבוהה זמינים ב-Spark.

עיבוד בזיכרון

המהירות הגבוהה בעיבוד אפשרית בזכות עיבוד בזיכרון. זה משפר את מהירות העיבוד.

השימושיות

ניתן לפשוט להשתמש שוב בקוד ה-Spark לעיבוד צפון או לקשר אותו עם הזרם נגד נתונים היסטוריים. גם ניתן להפעיל את הפקודה האד-הוק על רמת הזרם.

תמיכה בתקלות ב-Spark

Spark מספק התאמה לכשלון פנימי. זה אפשרי דרך המושג היסודי של RDD של Spark. כדי להתמודד עם הכשלון של כל צומת מומחה בתקופת ההפקה, נוצרים RDDs של Spark. כך, האובדן של נתונים מופחת לאפס.

זרמי נתונים בזמן אמת

אנו יכולים לבצע עיבוד זרמים בזמן אמת במסגרת סקארק. למעשה, האדוופ לא תומך בעיבוד בזמן אמת, אך הוא יכול לעבד את הנתונים שכבר קיימים. לאחר מכן, עם סקארק סטרימינג, אנו יכולים בקלות לפתור את הבעיה.

טבע עצלן

כל השינויים שאנו עושים ב-RDDs של סקארק הם עצלנים מטבעם. כלומר, הוא לא מספק את התוצאה מיידית. במקום זאת, RDD נוסף נבנה מהנוכחי. בדרך זו, זה מגביר את התפוקה של המערכת.

תמיכה בטכנולוגיות רבות

סקארק תומך בשפות רבות, כמו R, ג’אווה, פייתון וסקאלה. כתוצאה מכך, הוא מציג דינמיות. בנוסף, הוא גם מתגבר על המגבלות של האדוופ מכיוון שהוא ייצור אפליקציות בג’אווה.

שילוב עם האדוופ

כפי שכבר ידוע, סקארק הוא גמיש, כך שהוא ירוץ באופן עצמאי וגם על מנהל הקלאסטר של האדוופ YARN. למעשה, הוא יכול גם לקרוא נתוני האדוופ קיימים.

GraphX בסקארק

בסקארק, יש לנו כלי חזק הידוע בשם GraphX עבור גרף או חישוב מקביל. בדרך כלל, הוא מפשט את משימות האנליטיקה של הגרף על ידי מגוון של בוני גרף ואלגוריתמים.

אמין וחסכוני

לבעיות נתוני ענק כמו באדוופ, נדרשת הרבה אחסון ומקום נתונים גדול במהלך שכפול. לכן, תכנות סקארק הופך להיות פתרון חסכוני.

יתרונות השימוש באפאצ'י סקארק

אפקי ספארק שינה את ההגדרה של נתונים גדולים. יתרה מכך, זהו מכשיר נתונים גדולים פעיל מאוד המשקם את שוק הנתונים הגדולים. הפלטפורמה בקוד פתוח הזו מספקת יתרונות משכנעים יותר מכל פתרון בלעדי אחר. היתרונות הייחודיים של ספארק הופכים אותו למסגרת נתונים גדולה מאוד מרתקת.

לספארק יש יתרונות עצומים שיכולים לתרום לעסקים המבוססים על נתונים גדולים ברחבי העולם. בואו נדון בכמה מהיתרונות שלו.

מהירות

כשמדברים על נתונים גדולים, מהירות העיבוד תמיד חשובה מאוד. ספארק מוכר מאוד למדעני נתונים בזכות מהירותו. ספארק יכול לנהל פטבייטים שונים של נתונים מקובצים של למעלה מ-8000 צמתים בו זמנית.

קלות שימוש

ספארק מספק APIs קלים לשימוש להרצה על מערכות נתונים עצומות. בנוסף, הוא מספק יותר מ-80 מפעילים מתקדמים שיכולים להקל על פיתוח יישומים מקבילים.

אנליטיקה ברמה גבוהה

ספארק לא רק נושא 'מפה' או 'הפחתה'. יתרה מכך, הוא תומך בלמידת מכונה, זרימת נתונים, אלגוריתמים של גרפים, שאילתות SQL ועוד.

דינמי בטבעו

עם ספארק, אתה יכול פשוט ליצור אפליקציות מקבילות. ספארק מספק לך יותר מ-80 מפעילים מתקדמים.

רב לשוני

מסגרת ספארק תומכת בשפות שונות לקידוד, כגון Java, Python, Scala ועוד.

חזק

ספארק יכול לנהל בדיקות אנליטיות שונות מכיוון שיש לו מיומנויות עיבוד נתונים בזיכרון עם השהייה נמוכה. יתרה מכך, יש לו ספריות מובנות היטב לאלגוריתמים של אנליטיקה גרפית, כולל למידת מכונה (ML).

גישה מורחבת לנתוני ענק

מסגרת Spark פותחת אפשרויות רבות לנתוני ענק ולפיתוח. לאחרונה, סקר שאורגן על ידי IBM ציין שהיא תלמד למעלה מ-1 מיליון טכנאי נתונים בנוסף למדעני נתונים על Spark.

דרישה למפתחי Apache Spark

Spark יכול לעזור לך ולעסק שלך בדרכים רבות. מהנדסי Spark נדרשים מאוד בארגונים, מספקים הטבות אטרקטיביות ומציעים שעות עבודה גמישות כדי לגייס מקצוענים. לפי PayScale, השכר הממוצע עבור מהנדסי נתונים עם משרות Spark הוא 100,362 דולר.

טכנולוגיה בקוד פתוח

הדבר הכי מועיל לגבי Spark הוא שיש מאחוריו טכנולוגיה גדולה בקוד פתוח.

עכשיו, בואו נבין את המקרים השימושיים של Spark. זה יציג תובנות מועילות נוספות על מה זה Spark.

מקרי שימוש של Apache Spark

ל- Apache Spark יש מגוון מקרי שימוש ממוקדים בעסקים. בואו נדבר על זה בפירוט:

פיננסים

בנקים רבים משתמשים ב-Spark. באופן בסיסי, הוא מאפשר גישה ומזהה פרמטרים רבים בתעשיית הבנקאות, כמו פרופילים ברשתות חברתיות, מיילים, פורומים, הקלטות שיחות ועוד. לכן, הוא גם עוזר לקבל את ההחלטות הנכונות בכמה אזורים.

מסחר אלקטרוני

בעיקרון, הוא מסייע עם נתונים על עסקה בזמן אמת. בנוסף, אלו מועברים לאלגוריתמים של אגריגציה זורמת.

מדיה ובידור

אנו משתמשים ב-Spark כדי להבחין בין עיצובים לאירועים בזמן אמת במשחק. זה מאפשר גם להגיב להזדמנויות עסקיות שוות של איסוף.

נסיעה

בדרך כלל, סוחרי נסיעות משתמשים ב-Spark באופן תדיר. בנוסף, זה עוזר ללקוחות לתכנן טיול אידיאלי על ידי הגבלת המלצות מותאמות אישית.

מסקנה

עכשיו, ראינו כל אלמנט של Apache Spark, מהו תכנות Apache Spark וההגדרה שלו, היסטוריה, למה זה נדרש, אלמנטים, RDD, תכונות, זרימה, הגבלות ומקרי שימוש.