Tudo o que você precisa saber sobre o Apache Spark

Apache Spark é um framework de computação em cluster de propósito geral e extremamente rápido, além de ser uma tecnologia de código aberto baseada em uma ampla gama de plataformas de processamento de dados. Além disso, ele revela APIs de desenvolvimento que ajudam os trabalhadores de dados a realizar cargas de trabalho de streaming, aprendizado de máquina (ML) e SQL. Também requer acessibilidade repetida aos conjuntos de dados.

O Spark pode realizar processamento em stream e processamento em lote. Para contextualizar, o processamento em stream lida com dados em fluxo, enquanto o processamento em lote significa processar a tarefa coletada anteriormente em um único lote.

Além disso, ele é construído de tal maneira que se integra a todas as ferramentas de big data. Por exemplo, o Spark pode facilmente acessar qualquer fonte de dados Hadoop e rodar em qualquer cluster Hadoop. O Spark expande o Hadoop MapReduce para o próximo nível. Isso também inclui processamento em stream e consultas iterativas.

Outra crença fundamental sobre a tecnologia Spark é que ela é uma extensão do Hadoop, embora isso não seja verdade. O Spark é independente do Hadoop porque possui seu próprio framework de gerenciamento de cluster. Ele usa o Hadoop apenas para fins de armazenamento. O Spark é 100x mais rápido que o Hadoop em modo de memória e 10x mais rápido em modo de disco.

Embora haja um elemento chave do Spark, ele possui capacidade de computação em cluster na memória. Ele também acelera a velocidade de processamento de um aplicativo.

Fundamentalmente, o Spark fornece APIs de alto nível aos usuários, por exemplo, Scala, Java, Python e R. Portanto, o Spark é composto em Scala e ainda fornece APIs ricas em Java, Scala, Python e R. Isso significa que é um dispositivo para executar aplicativos Spark.

Elementos da Programação Apache Spark

Neste artigo, falaremos sobre os elementos da programação Apache Spark. O Spark garante um processamento de dados mais rápido e um desenvolvimento rápido, e isso só é possível devido aos seus elementos. Todos esses elementos do Spark resolveram os problemas que surgiram ao utilizar o Hadoop MapReduce.

Então, vamos discutir cada elemento do Spark.

Spark Core

Spark Core é o principal elemento da programação Spark. Basicamente, ele fornece uma plataforma de desempenho para o software Spark e uma plataforma generalizada para ajudar uma ampla gama de aplicativos.

Spark SQL

Em seguida, ele capacita os usuários a executar consultas SQL ou HQL. Aqui, podemos processar dados organizados e semi-organizados utilizando o Spark SQL. Ele pode executar consultas não modificadas até 100 vezes mais rápido em ambientes existentes.

Spark Streaming

Geralmente, em todas as transmissões ao vivo, o Spark Streaming possibilita um programa robusto e inteligente de análise de dados. As transmissões ao vivo também são transformadas em micro lotes executados no Spark Core.

Spark MLlib

O MLlib, ou Biblioteca de Aprendizado de Máquina, oferece eficiências e algoritmos de alta qualidade. Além disso, é a escolha mais popular para um pesquisador de dados. Como é capaz de processamento de dados em memória, também melhora significativamente o desempenho do cálculo iterativo.

Spark GraphX

Geralmente, o Spark GraphX é um mecanismo de algoritmos de gráfico baseado no Spark que capacita o processamento de dados de gráfico em um nível significativo.

SparkR

Essencialmente, para utilizar o Spark a partir do R. É um pacote R que fornece uma interface leve. Além disso, permite que os pesquisadores de dados investiguem conjuntos de dados enormes. Além disso, permite executar tarefas de forma intuitiva neles diretamente do shell R.

O Papel do RDD no Apache Spark

A característica importante do Apache Spark é o RDD. O RDD, ou conjunto de dados distribuído resiliente, é a seção fundamental de dados na programação Spark. Essencialmente, é uma coleção distribuída de elementos em nós do cluster. Ele também executa operações de forma paralela e é imutável, embora possa gerar novos RDDs alterando o RDD Spark existente.

Como Criar Spark RDD

Há três maneiras importantes de construir RDDs do Apache Spark:

1. Técnica de paralelização. Podemos criar coleções paralelizadas invocando um método de paralelização na aplicação driver.
2. Técnica de conjuntos de dados externos. Pode-se criar RDDs Spark aplicando uma estratégia de arquivo de texto. Assim, essa técnica pega a URL do arquivo e o lê como uma coleção de linhas.
3. Técnica de RDDs existentes. Além disso, podemos criar novos RDDs na tecnologia Spark aplicando procedimentos de transformação aos RDDs existentes.

Recursos e Funcionalidades do Apache Spark

Há várias características do Apache Spark:

Processamento de Dados em Alta Velocidade

O Spark fornece velocidades de processamento de dados mais altas. Isso é cerca de 100 vezes mais rápido na memória e 10 vezes mais rápido no disco. No entanto, isso só é possível reduzindo o número de leituras e gravações no disco.

Extremamente Dinâmico

Basicamente, é possível desenvolver um aplicativo paralelo no Spark, pois existem 80 operadores de alto nível disponíveis no Spark.

Processamento em Memória

A maior velocidade de processamento é possível devido ao processamento em memória. Isso melhora a velocidade de processamento.

Reutilização

Podemos simplesmente reutilizar o código Spark para processamento em lote ou vinculá-lo ao fluxo em relação a dados históricos. Além disso, ele executa comandos ad-hoc no nível do fluxo.

Suporte a Falhas do Spark

O Spark fornece adaptação a falhas internas. Isso é possível por meio da abstração central do RDD do Spark. Para lidar com a falha de qualquer nó especialista no lote, RDDs Spark são criados. Dessa forma, a perda de dados é reduzida a zero.

Streaming de Dados em Tempo Real

Podemos realizar o processamento de fluxo em tempo real no framework Spark. Essencialmente, o Hadoop não suporta processamento em tempo real, mas pode processar os dados que já estão presentes. Posteriormente, com o Spark Streaming, podemos resolver facilmente a questão.

Preguiçoso por Natureza

Todas as alterações que fazemos nos RDDs do Spark são preguiçosas por natureza. Ou seja, não fornecem o resultado imediatamente. Ao invés disso, outro RDD é criado a partir do atual. Dessa forma, isso aumenta a eficiência do framework.

Suporte a Múltiplas Tecnologias

O Spark suporta várias linguagens, como R, Java, Python e Scala. Consequentemente, ele mostra dinamismo. Além disso, ele também supera as limitações do Hadoop, pois é possível criar aplicativos em Java.

Integração Com o Hadoop

Como já sabemos, o Spark é flexível, então ele pode ser executado de forma autônoma e, além disso, no Gerenciador de Cluster Hadoop YARN. De fato, ele até consegue ler dados existentes no Hadoop.

GraphX pelo Spark

No Spark, um elemento para cálculos em grafo ou paralelos, temos uma ferramenta robusta conhecida como GraphX. Geralmente, ela simplifica as tarefas de análise de gráficos por meio da variedade de construtores de gráficos e algoritmos.

Confiável e Econômico

Para problemas de Big Data como no Hadoop, é necessário muito armazenamento e um grande espaço de dados durante a replicação. Portanto, a programação do Spark acaba sendo uma solução econômica.

Vantagens de Usar o Apache Spark

O Apache Spark reconstruiu a definição de big data. Além disso, é um equipamento de big data extremamente ativo reconstruindo o mercado de big data. Esta plataforma de código aberto oferece benefícios mais convincentes do que qualquer outra solução exclusiva. Os benefícios distintos do Spark o tornam um framework de big data altamente envolvente.

O Spark tem enormes benefícios que podem contribuir para negócios baseados em big data ao redor do mundo. Vamos discutir alguns de seus benefícios.

Velocidade

Ao falar sobre big data, a velocidade de processamento constantemente importa muito. O Spark é muito familiar aos cientistas de dados devido à sua velocidade. O Spark pode gerenciar vários petabytes de dados em clusters com mais de 8000 nós de uma só vez.

Facilidade de Uso

O Spark oferece APIs fáceis de usar para execução em grandes conjuntos de dados. Além disso, fornece mais de 80 operadores de alta qualidade que podem simplificar o desenvolvimento de aplicações paralelas.

Análises de Alto Nível

O Spark não se limita a ‘MAP’ ou ‘reduce’. Além disso, suporta aprendizado de máquina, transmissão de dados, algoritmos de gráficos, consultas SQL e muito mais.

Dinâmico por Natureza

Com o Spark, você pode simplesmente criar aplicativos paralelos. O Spark fornece mais de 80 operadores de alta qualidade.

Multilíngue

O framework Spark suporta várias linguagens de programação, como Java, Python, Scala e mais.

Poderoso

O Spark pode lidar com vários testes de análise porque possui habilidades de processamento de dados em memória de baixa latência. Além disso, possui bibliotecas bem construídas para algoritmos de análise de gráficos, incluindo aprendizado de máquina (ML).

Acesso Ampliado aos Dados Grandes

O framework Spark está abrindo inúmeras possibilidades para big data e desenvolvimento. Recentemente, uma pesquisa organizada pela IBM afirmou que ensinaria mais de 1 milhão de técnicos de dados e cientistas de dados sobre Spark.

Demanda por Desenvolvedores Apache Spark

O Spark pode ajudar você e sua empresa de várias maneiras. Engenheiros Spark são altamente demandados em organizações, oferecendo benefícios atraentes e horários flexíveis para contratar profissionais. De acordo com o PayScale, o salário médio para engenheiros de dados com empregos Spark é de $100,362.

Tecnologia de Código Aberto

A coisa mais útil sobre o Spark é que ele possui uma grande tecnologia de código aberto por trás dela.

Agora, vamos entender os casos de uso do Spark. Isso apresentará algumas informações úteis sobre para que o Spark serve.

Casos de Uso do Apache Spark

O Apache Spark possui vários casos de uso centrados em negócios. Vamos falar sobre eles em detalhes:

Finanças

Inúmeros bancos estão utilizando o Spark. Fundamentalmente, ele permite acessar e identificar muitos parâmetros na indústria bancária, como perfis de mídias sociais, e-mails, fóruns, gravações de chamadas, e mais. Portanto, também ajuda a tomar as decisões corretas para algumas áreas.

Comércio Eletrônico

Essencialmente, ele auxilia com dados sobre transações em tempo real. Além disso, esses dados estão sendo passados para algoritmos de agrupamento de fluxo.

Mídia e Entretenimento

Usamos o Spark para distinguir designs de ocasiões em tempo real no jogo. Isso também permite reagir à colheita de oportunidades de negócios valiosas.

Viagem

Geralmente, empresas de viagens estão utilizando o Spark de forma contínua. Além disso, ele ajuda os clientes a planejar uma viagem ideal, aumentando as recomendações personalizadas.

Conclusão

Agora, vimos todos os elementos do Apache Spark, desde o que é a programação do Apache Spark e sua definição, história, por que é necessário, elementos, RDD, recursos, streaming, limitações e casos de uso.