Apache Sparkは、汎用性が高く、高速なクラスター計算フレームワークであり、幅広いデータ処理プラットフォームに基づくオープンソーステクノロジーです。さらに、ストリーミング、機械学習（ML）、およびSQLワークロードの実行を支援する開発APIを公開しています。また、データセットへの繰り返しアクセスが必要です。
Sparkはストリーム処理とバッチ処理を実行できます。ストリーム処理はデータストリーミングを扱い、一方、バッチ処理は以前に収集されたタスクを単一バッチで処理することを意味します。
さらに、すべてのビッグデータツールと連携するように構築されています。例えば、SparkはどんなHadoopデータソースにも簡単にアクセスし、どんなHadoopクラスターでも実行できます。SparkはHadoop MapReduceを更に発展させており、ストリーム処理や反復クエリも取り込んでいます。
Sparkテクノロジーに関するもう1つの基本的な信念は、Hadoopの拡張であるということですが、それは事実ではありません。SparkはHadoopから独立しており、独自のクラスター管理フレームワークを持っています。ストレージの目的でHadoopを使用しています。SparkはメモリモードではHadoopよりも100倍、ディスクモードでは10倍速いです。
Sparkの主要な要素は、インメモリクラスター計算能力です。また、アプリケーションの処理速度を高速化します。
基本的に、Sparkはユーザーに高レベルなAPIを提供します。たとえば、Scala、Java、Python、およびRです。したがって、SparkはScalaで構築されており、Java、Scala、Python、およびRで豊富なAPIを提供しています。これは、Sparkアプリケーションを実行するためのデバイスであることを意味します。
Apache Sparkプログラミングの要素
この記事では、Apache Sparkプログラミングの要素について話します。Sparkは、高速なデータ処理と迅速な開発を保証し、その要素のおかげでのみ可能です。これらすべてのSparkの要素は、Hadoop MapReduceを利用する際に発生した問題を解決しました。
では、それぞれのSparkの要素について議論しましょう。
Spark Core
Spark Coreは、Sparkプログラミングの主要な要素です。基本的に、Sparkソフトウェアのパフォーマンスプラットフォームと、幅広いアプリケーションをサポートする一般化されたプラットフォームを提供します。
Spark SQL
次に、ユーザーにSQLまたはHQLクエリを実行することを可能にします。ここでは、Spark SQLを使用して構造化および半構造化データを処理できます。既存の環境で変更されていないクエリを最大100倍速く実行できます。
Spark Streaming
一般的に、すべてのライブストリーミングで、Spark Streamingは堅牢でインテリジェントなデータ分析プログラムを可能にします。ライブストリームは、Spark Core上で実行されるマイクロバッチに変換されます。
Spark MLlib
MLlib、またはMachine Learning Libraryは、効率性と高度なアルゴリズムを提供します。さらに、データ研究者にとって最も熱い選択肢です。インメモリデータ処理に対応しているため、反復計算のパフォーマンスも劇的に向上させます。
Spark GraphX
通常、Spark GraphXは、Sparkに基づくグラフアルゴリズムエンジンであり、重要なレベルでのグラフデータの処理を可能にします。
SparkR
基本的に、RからSparkを利用するためのものです。軽量なフロントエンドを提供するRバンドルであり、データ研究者が巨大なデータセットを探索できるようにします。さらに、Rシェルから直感的にそれらの上でタスクを実行することも可能にします。
Apache SparkにおけるRDDの役割
Apache Sparkの重要な機能はRDDです。RDD、またはresilient distributed datasetは、Sparkプログラミングにおけるデータの基本的な部分です。基本的に、クラスターノード全体にまたがる要素の分散コレクションであり、等しい操作を実行し、変更不可能です。既存のSpark RDDを変更して新しいRDDを生成することもできます。
Spark RDDの作成方法
Apache Spark RDDを作成するための3つの重要な方法があります：Apache Spark RDDsを構築する:
- Parallelized technique。ドライバーアプリケーションでparallelizedメソッドを呼び出すことで、parallelizedコレクションを作成できます。
- 外部データセットのテクニック。Spark RDDを作成するためには、テキストファイル戦略を適用することができます。したがって、このテクニックはファイルのURLを取り、それを行の配列として読み取ります。
- 既存のRDDのテクニック。さらに、Sparkテクノロジーにおいては、既存のRDDに変換手順を適用することで新しいRDDを作成することができます。
Apache Sparkの機能と機能
いくつかのApache Sparkの機能があります：
高速データ処理
Sparkは高速なデータ処理速度を提供します。メモリ内では100倍、ディスク上では10倍速くなります。ただし、ディスク上の読み書き回数を減らすことでのみ実現可能です。
非常に動的
基本的に、Sparkでは80種類の高レベルなオペレータが利用可能なため、同等のアプリケーションを構築することが可能です。
インメモリ処理
高速処理速度はインメモリ処理のおかげで実現されます。処理速度を向上させます。
再利用性
バッチ処理のためにSparkコードを単純に再利用することができます。また、ストリームに対して過去のデータにリンクすることも可能です。また、ストリームレベルでのアドホックコマンドを実行します。
Sparkの障害サポート
Sparkは内部障害に対する適応性を提供します。これは、SparkのRDDのコア抽象を介して実現されます。バッチ内の任意のノードの障害に対処するために、Spark RDDが作成されます。これにより、データの損失をゼロに軽減します。
リアルタイムデータストリーミング
私たちはSparkフレームワーク内でリアルタイムストリーム処理を行うことができます。基本的に、Hadoopはリアルタイム処理をサポートしていませんが、既に存在するデータを処理することができます。その後、Spark Streamingを使用することで、問題を簡単に解決できます。
本質的に怠惰
Spark RDDに加えたすべての変更は、本質的に怠惰です。つまり、結果がすぐには提供されません。むしろ、現在のRDDから別のRDDが作成されます。このようにして、システムの生産性が向上します。
複数の技術をサポート
Sparkは、R、Java、Python、Scalaなどの多くの言語をサポートしています。そのため、動的です。さらに、Javaでアプリケーションを生成するため、Hadoopの制約を克服します。
Hadoopとの統合
ご存知の通り、Sparkは柔軟性があるため、独立して実行でき、さらにHadoop YARNクラスター管理者上でも動作します。実際、既存のHadoopデータを読み取ることもできます。
SparkのGraphX
Sparkでは、グラフまたは並行計算の機能として、GraphXという強力なツールがあります。通常、これはグラフビルダーやアルゴリズムの集まりによって、グラフ分析のタスクを簡素化します。
信頼性が高くコスト効果がある
Hadoopのようなビッグデータの問題では、レプリケーション中に大量のストレージと巨大なデータスペースが必要です。したがって、Sparkプログラミングはコスト効率の良いソリューションとなります。
Apache Sparkを使用する利点
Apache Sparkはビッグデータの定義を再構築しました。さらに、これは非常にアクティブなビッグデータアプライアンスであり、ビッグデータの市場を再構築しています。このオープンソースプラットフォームは、他の専用ソリューションよりも魅力的な利点を提供します。Sparkの独自の利点が、これを非常に魅力的なビッグデータフレームワークにしています。
Sparkには、世界中のビッグデータベースのビジネスに貢献できる多くの利点があります。その中からいくつかをご紹介しましょう。
速度
ビッグデータについて話すとき、処理速度は常に重要です。Sparkはその速度ゆえにデータサイエンティストに非常に馴染みがあります。Sparkは一度に8000ノード以上のクラスタリングデータを管理できます。
使いやすさ
Sparkは、巨大なデータセットで実行するための使いやすいAPIを提供しています。さらに、80以上の高度な演算子を提供しており、並列アプリケーションの開発を簡単にすることができます。
高度なアナリティクス
Sparkは、単なる ‘MAP’ や ‘reduce’ を持っているだけでなく、機械学習、データストリーミング、グラフアルゴリズム、SQLクエリなどをサポートしています。
ダイナミック性
Sparkを使えば、簡単に並列アプリケーションを作成することができます。Sparkは80以上の高度な演算子を提供しています。
マルチ言語
Sparkフレームワークは、Java、Python、Scalaなどのさまざまな言語をサポートしています。
パワフル
Sparkは、低遅延のインメモリデータ処理スキルを持っているため、さまざまな分析テストを管理できます。さらに、機械学習（ML）を含むグラフアナリティクスアルゴリズムのための優れたライブラリを持っています。
ビッグデータへの拡張アクセス
Sparkフレームワークは、ビッグデータと開発のさまざまな可能性を開いています。最近、IBMが主催した調査によると、データ技術者やデータサイエンティストを100万人以上にSparkについて指導すると述べています。
Apache Spark開発者の需要
Sparkは、あなたやビジネスをさまざまな方法でサポートできます。Sparkエンジニアは組織に非常に需要があり、魅力的な手当を提供し、柔軟な労働時間を専門家の採用に提供しています。PayScaleによると、Sparkの仕事を持つデータエンジニアの平均給与は10万3,362ドルです。
オープンソース技術
Sparkの最も助けになる点は、その背後に大規模なオープンソース技術があることです。
さて、Sparkの使用事例を理解しましょう。これにより、Sparkの用途についてさらに有益な洞察が得られます。
Apache Sparkの使用事例
Apache Sparkにはさまざまなビジネス中心の使用事例があります。詳細について話しましょう：
金融
多くの銀行がSparkを利用しています。基本的に、ソーシャルメディアプロファイル、電子メール、フォーラム、通話録音など、銀行業界の多くのパラメータにアクセスして特定します。したがって、いくつかのエリアの正しい決定を支援するのにも役立ちます。
電子商取引
基本的に、リアルタイムトランザクションのデータを支援します。さらに、これらはストリームクラスタリングアルゴリズムに渡されます。
メディアとエンターテイメント
Sparkを使用して、デザインをリアルタイムのゲーム内イベントから区別します。また、価値あるビジネス機会を収穫するために反応することも可能です。
旅行
一般的に、旅行企業は継続的にSparkを利用しています。さらに、カスタマイズされた推薦を増やすことで、顧客が理想的な旅行を計画するのを支援しています。
結論
今、私たちはApache Sparkのすべての要素を見てきました。Apache Sparkプログラミングとその定義、歴史、必要性、要素、RDD、機能、ストリーミング、制限、およびユースケースについてです。
Source:
https://dzone.com/articles/apache-spark-all-you-need-to-know