Tutto ciò che devi sapere su Apache Spark

Apache Spark è un framework di calcolo cluster ad alte prestazioni e di uso generale, nonché una tecnologia open-source basata su una vasta gamma di piattaforme di elaborazione dei dati. Inoltre, rivela API di sviluppo che aiutano i lavoratori dei dati a gestire carichi di lavoro di streaming, apprendimento automatico (ML) e SQL. Richiede anche un’accessibilità ripetuta ai set di dati.

Spark può eseguire elaborazione in streaming e elaborazione in batch. Per contesto, l’elaborazione in streaming si occupa di dati in streaming, mentre l’elaborazione in batch significa elaborare il compito raccolto in precedenza in un’unica batch.

In aggiunta, è costruito in modo tale da integrarsi con tutti gli strumenti di big data. Ad esempio, Spark può facilmente accedere a qualsiasi fonte di dati Hadoop e funzionare su qualsiasi cluster Hadoop. Spark estende Hadoop MapReduce al livello successivo. Questo include anche l’elaborazione in streaming e le query iterative.

Un’altra convinzione fondamentale sulla tecnologia Spark è che sia un’estensione di Hadoop, sebbene ciò non sia vero. Spark è indipendente da Hadoop perché ha il proprio framework di gestione dei cluster. Utilizza Hadoop solo per scopi di archiviazione. Spark è 100 volte più veloce di Hadoop in modalità memoria e 10 volte più veloce in modalità disco.

Anche se c’è un elemento chiave di Spark, ha la capacità di calcolo cluster in memoria. Aumenta anche la velocità di elaborazione di un’applicazione.

Fondamentalmente, Spark fornisce API di alto livello agli utenti, ad esempio Scala, Java, Python e R. Di conseguenza, Spark è composto in Scala e fornisce comunque ricche API in Java, Scala, Python e R. Questo significa che è un dispositivo per eseguire applicazioni spark.

Elementi della programmazione Apache Spark

In questo articolo, parleremo degli elementi della programmazione Apache Spark. Spark garantisce un’elaborazione dati più veloce e uno sviluppo rapido, e ciò è possibile solo grazie ai suoi elementi. Tutti questi elementi di Spark hanno risolto i problemi che sono emersi durante l’utilizzo di Hadoop MapReduce.

Quindi, discutiamo ciascun elemento di Spark.

Spark Core

Spark Core è l’elemento principale della programmazione Spark. Fondamentalmente, fornisce una piattaforma di prestazioni per il software Spark e una piattaforma generalizzata per aiutare una vasta gamma di app.

Spark SQL

Successivamente, consente agli utenti di eseguire query SQL o HQL. Qui, possiamo elaborare dati strutturati e semi-strutturati utilizzando Spark SQL. Può eseguire query non modificate fino a 100 volte più velocemente negli ambienti esistenti.

Spark Streaming

In generale, in tutti gli streaming live, Spark Streaming consente un programma di analisi dati robusto e intelligente. Gli streaming live vengono anche trasformati in micro batch eseguiti su Spark Core.

Spark MLlib

MLlib, o Machine Learning Library, fornisce efficienza e algoritmi di alta qualità. Inoltre, è la scelta più calda per un ricercatore di dati. Poiché è in grado di elaborare i dati in memoria, migliora notevolmente le prestazioni del calcolo iterativo.

Spark GraphX

Di solito, Spark GraphX è un motore di algoritmi grafici basato su Spark che potenzia l’elaborazione dei dati grafici a un livello significativo.

SparkR

Essenzialmente, per utilizzare Spark da R. È un pacchetto R che fornisce un frontend leggero. Inoltre, consente ai ricercatori di dati di esplorare enormi set di dati. Inoltre, consente di eseguire compiti in modo intuitivo su di essi direttamente dalla shell R.

Il Ruolo di RDD in Apache Spark

La caratteristica importante di Apache Spark è RDD. L’RDD, o resilient distributed dataset, è la sezione fondamentale dei dati nella programmazione Spark. Fondamentalmente, è una collezione distribuita di elementi tra i nodi del cluster. Esegue anche operazioni uguali ed è di natura permanente, anche se può generare nuovi RDD modificando l’RDD Spark esistente.

Come Creare Spark RDD

Esistono tre modi imperativi per costruire RDD Apache Spark:

1. Tecnica di parallelizzazione. Possiamo creare raccolte parallelizzate invocando un metodo parallelizzato nell’applicazione driver.
2. Tecnica dei dataset esterni. Si possono creare Spark RDD applicando una strategia di file di testo. Quindi, questa tecnica prende l’URL del file e lo legge come un insieme di linee.
3. Tecnica dei RDD esistenti. Inoltre, possiamo creare nuovi RDD nella tecnologia Spark applicando procedure di trasformazione ai RDD esistenti.

Caratteristiche e funzionalità di Apache Spark

Ci sono diverse caratteristiche di Apache Spark:

Elaborazione dati ad alta velocità

Spark fornisce velocità di elaborazione dati più elevate. Circa 100 volte più veloce in memoria e 10 volte più veloce nel disco. Ma è possibile solo riducendo il numero di letture-scritture sul disco.

Estremamente dinamico

Fondamentalmente, è possibile sviluppare un’applicazione parallela in Spark poiché ci sono 80 operatori di alto livello disponibili in Spark.

Elaborazione in memoria

La maggiore velocità di elaborazione è possibile grazie all’elaborazione in memoria. Questo migliora la velocità di elaborazione.

Riutilizzabilità

Possiamo semplicemente riutilizzare il codice Spark per l’elaborazione batch o collegarlo allo stream contro i dati archiviati. Inoltre, esegue il comando ad hoc a livello di stream.

Supporto ai guasti di Spark

Spark fornisce adattamento ai guasti interni. È possibile attraverso l’astrazione principale dei RDD di Spark. Per gestire il fallimento di uno qualsiasi dei nodi specialistici nel batch, vengono creati gli RDD di Spark. In questo modo, la perdita di dati viene ridotta a zero.

Streaming di dati in tempo reale

Possiamo eseguire l’elaborazione in streaming in tempo reale nel framework Spark. Fondamentalmente, Hadoop non supporta l’elaborazione in tempo reale, ma può elaborare i dati già presenti. Successivamente, con Spark Streaming, possiamo risolvere facilmente il problema.

Pigrizia nella Natura

Tutte le modifiche che apportiamo negli RDD di Spark sono pigre nella natura. Cioè, non fornisce immediatamente il risultato. Piuttosto, un altro RDD viene creato dall’attuale. In questo modo, si aumenta l’efficienza del framework.

Supporto a Diverse Tecnologie

Spark supporta numerosi linguaggi, come R, Java, Python e Scala. Di conseguenza, mostra dinamicità. Inoltre, supera anche i limiti di Hadoop poiché consente di creare app in Java.

Integrazione Con Hadoop

Come sappiamo, Spark è flessibile, quindi può funzionare autonomamente e, inoltre, su Hadoop YARN Cluster Manager. Infatti, può persino leggere dati esistenti su Hadoop.

GraphX di Spark

In Spark, un elemento per un grafo o calcolo parallelo, abbiamo un potente strumento noto come GraphX. Di solito, semplifica i compiti di analisi del grafo tramite una varietà di costruttori di grafi e algoritmi.

Affidabile ed Economico

Per problemi di Big data come in Hadoop, sono necessari molto spazio di archiviazione e un’enorme quantità di dati durante la replica. Pertanto, la programmazione Spark risulta essere una soluzione economica.

Vantaggi dell’Utilizzo di Apache Spark

Apache Spark ha ridefinito la definizione di big data. Inoltre, è un’applicazione big data estremamente attiva che sta ridefinendo il mercato dei big data. Questa piattaforma open-source fornisce vantaggi più convincenti rispetto ad altre soluzioni esclusive. I vantaggi distinti di Spark lo rendono un framework big data altamente coinvolgente.

Spark ha enormi vantaggi che possono contribuire alle imprese basate sui big data in tutto il mondo. Parliamo di alcuni dei suoi vantaggi.

Velocità

Quando si parla di big data, la velocità di elaborazione conta molto. Spark è molto apprezzato dai data scientist per la sua velocità. Spark può gestire vari petabyte di dati clusterizzati su oltre 8000 nodi contemporaneamente.

Semplicità d’uso

Spark fornisce API facili da usare per l’esecuzione su enormi set di dati. Inoltre, fornisce oltre 80 operatori di alto livello che possono semplificare lo sviluppo di applicazioni parallele.

Analisi di alto livello

Spark non si limita a ‘MAP’ o ‘reduce.’ Inoltre, supporta machine learning, data streaming, algoritmi grafici, query SQL e altro ancora.

Di natura dinamica

Con Spark, è possibile creare semplicemente app parallele. Spark fornisce più di 80 operatori di alto livello.

Multi-lingua

Il framework di Spark supporta vari linguaggi di programmazione, come Java, Python, Scala e altro ancora.

Potente

Spark può gestire vari test di analisi poiché ha competenze di elaborazione dei dati in memoria a bassa latenza. Inoltre, dispone di librerie ben sviluppate per algoritmi di analisi grafica, inclusi machine learning (ML).

Accesso Esteso ai Big Data

Il framework Spark sta aprendo numerose possibilità per i big data e lo sviluppo. Recentemente, un sondaggio organizzato da IBM ha dichiarato che avrebbe insegnato a oltre 1 milione di tecnici dei dati e scienziati dei dati su Spark.

Domanda di Sviluppatori Apache Spark

Spark può aiutarti e la tua azienda in vari modi. Gli ingegneri Spark sono molto richiesti nelle organizzazioni, offrendo vantaggi attraenti e orari di lavoro flessibili per assumere professionisti. Secondo il PayScale, il salario medio per gli ingegneri dei dati con lavori Spark è di $100,362.

Tecnologia Open-Source

La cosa più utile di Spark è che ha una grande tecnologia open-source alle spalle.

Adesso, cerchiamo di capire i casi d’uso di Spark. Questo fornirà ulteriori informazioni utili su cosa serve Spark.

Casi d’Uso di Apache Spark

Apache Spark ha vari casi d’uso centrati sul business. Parliamone in dettaglio:

Finanza

Molte banche stanno utilizzando Spark. Fondamentalmente, consente di accedere e identificare molti parametri nel settore bancario, come profili dei social media, email, forum, registrazioni delle chiamate e altro ancora. Pertanto, aiuta anche a prendere decisioni corrette per alcune aree.

E-Commerce

Essenzialmente, aiuta con i dati su transazioni in tempo reale. Inoltre, questi vengono passati agli algoritmi di clustering in streaming.

Media e Intrattenimento

Usiamo Spark per distinguere i design dagli eventi in-game in tempo reale. Inoltre consente di reagire alla raccolta di opportunità di business remunerative.

Viaggi

In generale, le imprese di viaggio stanno utilizzando spark in modo continuativo. Inoltre, aiuta i clienti a progettare un viaggio ideale aumentando le raccomandazioni personalizzate.

Conclusioni

Ora abbiamo visto ogni elemento di Apache Spark, da cosa sia la programmazione di Apache Spark e la sua definizione, la storia, perché è necessario, gli elementi, RDD, funzionalità, streaming, limitazioni e casi d’uso.