Apache Spark is een algemeen en razendsnel clustercomputingframework en een open-source technologie gebaseerd op een breed scala aan dataverwerkingsplatforms. Bovendien onthult het ontwikkelings-API’s die datarobots helpen bij het bereiken van streaming, machine learning (ML) en SQL-werkbelasting. Het vereist ook herhaalde toegang tot de datasets.
Spark kan streamverwerking en batchverwerking uitvoeren. Ter context: streamverwerking heeft betrekking op gegevensstreaming, terwijl batchverwerking betekent dat de eerder verzamelde taak in één batch wordt verwerkt.
Daarnaast is het zo gebouwd dat het integreert met alle big data-tools. Bijvoorbeeld, Spark kan eenvoudig toegang krijgen tot elke Hadoop-datasource en draaien op elke Hadoop-cluster. Spark breidt Hadoop MapReduce uit naar het volgende niveau. Dit omvat ook streamverwerking en iteratieve vragen.
Een andere fundamentele overtuiging over Spark-technologie is dat het een uitbreiding van Hadoop is, hoewel dat niet waar is. Spark is onafhankelijk van Hadoop omdat het zijn eigen clusterbeheersysteem heeft. Het gebruikt Hadoop alleen voor opslagdoeleinden. Spark is 100x sneller dan Hadoop in geheugensysteem en 10x sneller in schijfsysteem.
Hoewel er één belangrijk kenmerk van Spark is, heeft het de capaciteit voor clusterberekeningen in het geheugen. Het versnelt ook de verwerkingssnelheid van een applicatie.
Fundamenteel biedt Spark high-level API’s aan de gebruikers, bijvoorbeeld Scala, Java, Python en R. Daarom is Spark samengesteld in Scala en biedt nog steeds rijke API’s in Java, Scala, Python en R. Dit betekent dat het een apparaat is om Spark-toepassingen uit te voeren.
Elementen van Apache Spark Programmeren
In dit artikel zullen we praten over de elementen van Apache Spark programmeren. Spark garandeert snellere gegevensverwerking en snelle ontwikkeling, en dit is alleen mogelijk dankzij zijn elementen. Al deze Spark-elementen hebben de problemen opgelost die zich voordeden bij het gebruik van Hadoop MapReduce.
Laten we dus elk Spark-element bespreken.
Spark Core
Spark Core is het belangrijkste element van Spark programmeren. Het biedt in essentie een prestatieplatform voor de Spark-software en een gegeneraliseerd platform om een breed scala aan apps te ondersteunen.
Spark SQL
Vervolgens stelt het gebruikers in staat om SQL- of HQL-query’s uit te voeren. Hier kunnen we gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens verwerken door gebruik te maken van Spark SQL. Het kan ongewijzigde query’s tot 100 keer sneller uitvoeren op bestaande omgevingen.
Spark Streaming
Over het algemeen, bij alle live streaming, maakt Spark Streaming een robuust, intelligent, data-analyseprogramma mogelijk. De live streams worden ook omgezet in micro-batches die worden uitgevoerd op de Spark Core.
Spark MLlib
MLlib, of Machine Learning Library, biedt efficiëntie en geavanceerde algoritmes. Bovendien is het de meest populaire keuze voor een data-onderzoeker. Aangezien het is uitgerust voor in-memory data processing, verbetert het ook de prestaties van de iteratieve berekening aanzienlijk.
Spark GraphX
Gewoonlijk is Spark GraphX een grafiekalgoritme-engine gebaseerd op Spark die de verwerking van grafiekgegevens op een significant niveau mogelijk maakt.
SparkR
Wezenlijk, om Spark vanuit R te gebruiken. Het is een R-bundel die een lichtgewicht frontend biedt. Bovendien stelt het data-onderzoekers in staat om enorme datasets te onderzoeken. Daarnaast maakt het intuïtief uitvoeren van taken op hen mogelijk, rechtstreeks vanuit de R-shell.
De Rol van RDD in Apache Spark
De belangrijke eigenschap van Apache Spark is RDD. De RDD, of resilient distributed dataset, is het fundamentele onderdeel van gegevens in Spark-programmering. In wezen is het een gedistribueerde verzameling elementen over clusterknooppunten. Het voert ook gelijke bewerkingen uit en is onveranderlijk van aard, hoewel het nieuwe RDD’s kan genereren door de bestaande Spark RDD te wijzigen.
Hoe maak je een Spark RDD
Er zijn drie essentiële manieren om Apache Spark RDD’s te maken:
- Parallelized technique. We kunnen geparelliseerde verzamelingen maken door een parallelized methode aan te roepen in de driverapplicatie.
- Techniek voor externe datasets. Men kan Spark RDD’s maken door een tekstbestandstrategie toe te passen. Deze techniek neemt dus de bestands-URL en leest het als een reeks regels.
- Bestaande RDD’s techniek. Bovendien kunnen we nieuwe RDD’s in Spark-technologie maken door transformatieprocedures toe te passen op bestaande RDD’s.
Kenmerken en functionaliteiten van Apache Spark
Er zijn een paar Apache Spark-kenmerken:
Hoge Snelheid Gegevensverwerking
Spark biedt hogere gegevensverwerkingssnelheden. Dat is ongeveer 100x sneller in het geheugen en 10x sneller op de schijf. Maar dit is alleen mogelijk door het aantal lees- en schrijfhandelingen op de schijf te verminderen.
Extreem Dynamisch
In feite is het mogelijk om een parallelle toepassing in Spark te ontwikkelen, aangezien er 80 high-level operators beschikbaar zijn in Spark.
In-Memory Verwerking
De hogere verwerkingssnelheid is mogelijk vanwege in-memory verwerking. Dit verbetert de snelheid van verwerking.
Herbruikbaarheid
We kunnen de Spark-code eenvoudig hergebruiken voor batchverwerking of koppelen met de stroom tegen historische gegevens. Ook voert het ad-hoc commando’s uit op het stroomniveau.
Spark Foutondersteuning
Spark biedt ondersteuning bij interne fouten. Dit is mogelijk door de kernabstractie van Spark’s RDD. Om het falen van een specialistische knoop in de batch aan te pakken, worden Spark RDD’s gemaakt. Op deze manier wordt gegevensverlies tot nul beperkt.
Real-Time Gegevensstreaming
We kunnen real-time streamverwerking uitvoeren in het Spark-framework. In essentie ondersteunt Hadoop geen real-time verwerking, maar het kan de gegevens verwerken die al aanwezig zijn. Vervolgens kunnen we met Spark Streaming gemakkelijk het probleem oplossen.
Lui van aard
Alle wijzigingen die we aanbrengen in Spark RDD’s zijn lui van aard. Dat wil zeggen, het levert het resultaat niet onmiddellijk. In plaats daarvan wordt er een andere RDD gevormd vanuit de huidige. Op deze manier wordt de productiviteit van het framework verhoogd.
Ondersteuning voor meerdere technologieën
Spark ondersteunt verschillende talen, zoals R, Java, Python en Scala. Daardoor toont het dynamiek. Bovendien overwint het ook de beperkingen van Hadoop omdat het apps zal maken in Java.
Integratie met Hadoop
Zoals we al weten, is Spark flexibel, dus het zal autonoom draaien en bovendien op Hadoop YARN Cluster Manager. Sterker nog, het kan zelfs bestaande Hadoop-gegevens lezen.
GraphX door Spark
In Spark, een element voor een grafiek of parallelle berekening, hebben we een krachtig hulpmiddel genaamd GraphX. Het vereenvoudigt doorgaans de taken voor grafiekanalyse door de verzameling van grafiekbouwers en algoritmes.
Betrouwbaar en kosteneffectief
Voor Big data-kwesties zoals in Hadoop is veel opslagruimte en een grote gegevensplaats nodig tijdens replicatie. Daarom blijkt Spark-programmering een kosteneffectieve oplossing te zijn.
Voordelen van het gebruik van Apache Spark
Apache Spark heeft de definitie van big data gereconstrueerd. Bovendien is het een uiterst actief big data-apparaat dat de markt van big data reconstrueert. Dit open-source platform biedt meer overtuigende voordelen dan welke andere exclusieve oplossing dan ook. De onderscheidende voordelen van Spark maken het een zeer boeiend big data-framework.
Spark heeft enorme voordelen die kunnen bijdragen aan op big data gebaseerde bedrijven over de hele wereld. Laten we enkele van zijn voordelen bespreken.
Snelheid
Bij het praten over big data is de verwerkingssnelheid voortdurend erg belangrijk. Spark is zeer bekend bij datawetenschappers vanwege zijn snelheid. Spark kan verschillende petabytes aan geclusterde gegevens beheren van meer dan 8000 knooppunten tegelijk.
Gebruiksgemak
Spark biedt eenvoudig te gebruiken API’s voor het draaien van enorme datasets. Bovendien biedt het meer dan 80 hoogwaardige operators die het eenvoudig maken om parallelle toepassingen te ontwikkelen.
Hoogniveau-analyse
Spark voert niet alleen ‘MAP’ of ‘reduce’ uit. Bovendien ondersteunt het machine learning, gegevensstromen, grafalgoritmen, SQL-query’s en meer.
Dynamisch van aard
Met Spark kunt u eenvoudig parallelle apps maken. Spark biedt u meer dan 80 hoogwaardige operators.
Meertalig
Spark-framework ondersteunt verschillende programmeertalen, zoals Java, Python, Scala en meer.
Krachtig
Spark kan verschillende analysetests beheren omdat het vaardigheden heeft voor dataverwerking met lage latentie in het geheugen. Bovendien heeft het goed gebouwde bibliotheken voor grafiekanalysealgoritmen, inclusief machine learning (ML).
Uitgebreide toegang tot Big Data
Het Spark framework opent talloze mogelijkheden voor big data en ontwikkeling. Onlangs heeft een door IBM georganiseerde enquête aangegeven dat het meer dan 1 miljoen gegevens technici en datawetenschappers zal opleiden over Spark.
Vraag naar Apache Spark ontwikkelaars
Spark kan jou en jouw bedrijf op verschillende manieren helpen. Spark engineers zijn zeer gewild in organisaties, bieden aantrekkelijke voordelen en flexibele werktijden om professionals aan te nemen. Volgens PayScale is het gemiddelde salaris voor Data engineers met Spark banen $100,362.
Open-Source Technologie
Het meest behulpzame aan Spark is dat het een grote open-source technologie erachter heeft.
Laten we nu de use cases van Spark begrijpen. Dit zal wat meer nuttig inzicht geven in waar Spark voor dient.
Apache Spark Use Cases
Apache Spark heeft verschillende op bedrijven gerichte use cases. Laten we er gedetailleerd over praten:
Financiën
Talloze banken maken gebruik van Spark. Fundamenteel stelt het hen in staat toegang te krijgen en vele parameters in de banksector te identificeren, zoals profielen op sociale media, e-mails, fora, telefoongesprekken en meer. Daarom helpt het ook om de juiste beslissingen te nemen voor enkele gebieden.
E-Commerce
Wezenlijk assisteert het met gegevens over een real-time transactie. Bovendien worden die doorgegeven aan stream clustering algoritmen.
Media en Entertainment
We gebruiken Spark om ontwerpen te onderscheiden van realtime in-game gebeurtenissen. Het stelt ook in staat om in te spelen op het oogsten van waardevolle zakelijke kansen.
Reizen
Over het algemeen maken reisondernemingen voortdurend gebruik van Spark. Bovendien helpt het klanten bij het plannen van een ideale reis door gepersonaliseerde aanbevelingen te verhogen.
Conclusie
Nu hebben we elk element van Apache Spark gezien, van wat Apache Spark programmeren is en de definitie ervan, geschiedenis, waarom het nodig is, elementen, RDD, functies, streaming, beperkingen en gebruiksscenario’s.
Source:
https://dzone.com/articles/apache-spark-all-you-need-to-know