Tudo o que você precisa saber sobre o Apache Spark

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

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

Além disso, 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 funcionar em qualquer cluster Hadoop. O Spark expande o Hadoop MapReduce para o próximo nível. Isso também inclui processamento em fluxo e consultas iterativas.

Outra crença básica sobre a tecnologia Spark é que é uma extensão do Hadoop, embora isso não seja verdade. O Spark é independente do Hadoop porque possui sua própria estrutura de gerenciamento de cluster. Ele utiliza o Hadoop apenas para fins de armazenamento. O Spark é 100 vezes mais rápido que o Hadoop em modo de memória e 10 vezes mais rápido em modo de disco.

Embora exista um elemento chave do Spark, ele possui capacidade de computação em cluster na memória. Isso também acelera a velocidade de processamento de uma aplicação.

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

Elementos da Programação Apache Spark

Neste artigo, falaremos sobre os elementos da programação Apache Spark. O Spark garante processamento de dados mais rápido e desenvolvimento ágil, 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.

Núcleo do Spark

Núcleo do Spark é o principal elemento da programação Spark. Essencialmente, 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 permite que os usuários executem consultas SQL ou HQL. Aqui, podemos processar dados estruturados e semi-estruturados utilizando o Spark SQL. Ele pode executar consultas não modificadas até 100 vezes mais rápido em ambientes existentes.

Spark Streaming

De maneira geral, em toda transmissão ao vivo, o Spark Streaming capacita um programa de análise de dados robusto e inteligente. As transmissões ao vivo também são transformadas em micro-lotes executados no Núcleo do Spark.

Spark MLlib

MLlib, ou Biblioteca de Aprendizado de Máquina, fornece eficiências e algoritmos de alto nível. Além disso, é a escolha mais atraente para um cientista de dados. Como é capaz de processar dados na memória, também melhora radicalmente o desempenho do cálculo iterativo.

Spark GraphX

Normalmente, o Spark GraphX é um mecanismo de algoritmo de gráfico baseado no Spark que possibilita o processamento de dados de gráfico em um nível significativo.

SparkR

Basicamente, para utilizar o Spark a partir do R. É um pacote R que fornece uma interface leve. Além disso, permite que cientistas de dados explorem grandes conjuntos de dados. Adicionalmente, possibilita a execução de tarefas de forma intuitiva diretamente no shell do 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 parte fundamental dos dados na programação Spark. Basicamente, é uma coleção distribuída de elementos entre os nós do cluster. Também realiza operações em paralelo e é imutável por natureza, embora possa gerar novos RDDs ao modificar o RDD Spark existente.

Como Criar Spark RDD

Existem três maneiras importantes de construir RDDs do Apache Spark:

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

Características e Funcionalidades do Apache Spark

Existem algumas características do Apache Spark:

Processamento de Dados em Alta Velocidade

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

Extremamente Dinâmico

Fundamentalmente, é possível desenvolver uma aplicação paralela no Spark, uma vez que 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.

Reusabilidade

Podemos reutilizar facilmente o código do Spark para processamento em lote ou vinculá-lo ao fluxo contra dados históricos. Além disso, executa o comando ad-hoc no nível do fluxo.

Suporte a Falhas do Spark

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

Streaming de Dados em Tempo Real

Podemos realizar 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. Subsequentemente, com o Spark Streaming, podemos resolver facilmente o problema.

Preguiçoso por Natureza

Todas as mudanças que fazemos nos RDDs do Spark são preguiçosas por natureza. Ou seja, não fornece o resultado imediatamente. Em vez disso, outro RDD é formado a partir do atual. Assim, isso aumenta a produtividade do framework.

Suporte a Múltiplas Tecnologias

O Spark suporta várias linguagens, como R, Java, Python e Scala. Consequentemente, demonstra dinamicidade. Além disso, também supera as limitações do Hadoop, pois pode gerar aplicativos em Java.

Integração com Hadoop

Como já sabemos, o Spark é flexível, portanto, funcionará de forma independente e, além disso, no Hadoop YARN Cluster Manager. Na verdade, ele pode até ler dados existentes do Hadoop.

GraphX do Spark

No Spark, uma ferramenta para computação gráfica ou paralela, temos uma ferramenta robusta conhecida como GraphX. Geralmente, ela simplifica as tarefas de análise gráfica através 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. Assim, a programação do Spark se torna uma solução econômica.

Benefícios de Usar Apache Spark

Apache Spark reconstruiu a definição de big data. Além disso, é um aparelho de big data extremamente ativo que está reconstruindo o mercado de big data. Esta plataforma de código aberto oferece benefícios mais atraentes do que qualquer outra solução exclusiva. Os benefícios distintos do Spark fazem dele uma estrutura de big data altamente envolvente.

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

Velocidade

Quando se fala em big data, a velocidade de processamento é sempre muito importante. O Spark é muito familiar para os cientistas de dados devido à sua velocidade. O Spark pode gerenciar vários petabytes de dados agrupados de mais de 8000 nós ao mesmo tempo.

Facilidade de Uso

O Spark fornece APIs fáceis de usar para operar em grandes conjuntos de dados. Além disso, oferece mais de 80 operadores de alto nível que podem facilitar o desenvolvimento de aplicações paralelas.

Análise de Alto Nível

O Spark não apenas realiza ‘MAP’ ou ‘reduce’. Além disso, suporta aprendizado de máquina, streaming de dados, algoritmos de grafos, 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 alto nível.

Multilíngue

A estrutura do Spark suporta várias linguagens para codificação, como Java, Python, Scala e mais.

Poderoso

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

Acesso Ampliado a Big Data

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 além de cientistas de dados sobre Spark.

Demanda por Desenvolvedores Apache Spark

O Spark pode ajudar você e seu negócio de várias maneiras. Engenheiros de Spark são altamente demandados nas organizações, oferecendo benefícios atraentes e horários de trabalho flexíveis para contratar profissionais. De acordo com o PayScale, o salário médio para engenheiros de dados com empregos em Spark é de $100.362.

Tecnologia de Código Aberto

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

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

Casos de Uso do Apache Spark

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

Finanças

Numerosos bancos estão utilizando o Spark. Fundamentalmente, ele permite o acesso e identifica muitos parâmetros na indústria bancária, como perfis de mídias sociais, e-mails, fóruns, gravações de chamadas e mais. Assim, também ajuda a tomar as decisões certas em algumas áreas.

Comércio Eletrônico

Essencialmente, ele auxilia com dados sobre uma transação em tempo real. Além disso, esses dados são passados para algoritmos de clustering em streaming.

Mídia e Entretenimento

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

Viagem

De maneira geral, os empreendimentos de viagem estão utilizando o Spark de forma contínua. Além disso, isso 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 Apache Spark e sua definição, história, por que é necessário, elementos, RDD, características, streaming, limitações e casos de uso.