Apache Spark является универсальным и молниеносно быстрым фреймворком кластерных вычислений и открытой технологией, основанной на широком спектре платформ обработки данных. Более того, он предоставляет API для разработки, которые помогают специалистам по данным выполнять поточную обработку, машинное обучение (ML) и задачи SQL. Также он требует повторного доступа к наборам данных.
Spark может выполнять поточную и пакетную обработку. Для контекста, поточная обработка связана с потоковой передачей данных, в то время как пакетная обработка означает обработку ранее собранной задачи в одном пакете.
Кроме того, он построен таким образом, что интегрируется со всеми инструментами больших данных. Например, Spark может легко доступаться к любому источнику данных Hadoop и работать на любом кластере Hadoop. Spark расширяет Hadoop MapReduce до следующего уровня. Это также включает в себя потоковую обработку и итеративные запросы.
Еще одно основное заблуждение о технологии Spark заключается в том, что она является расширением Hadoop, хотя это не так. Spark независим от Hadoop, поскольку у него есть собственная система управления кластером. Он использует Hadoop только для хранения. Spark в 100 раз быстрее, чем Hadoop в режиме памяти, и в 10 раз быстрее в режиме диска.
Несмотря на то, что существует один ключевой элемент Spark, он обладает возможностями вычислений в кластере в памяти. Это также ускоряет скорость обработки приложений.
В основе Spark лежат высокоуровневые API для пользователей, такие как Scala, Java, Python и R. Таким образом, Spark написан на Scala и при этом предлагает богатые API на Java, Scala, Python и R. Это означает, что он является инструментом для запуска приложений Spark.
Элементы программирования Apache Spark
В этой статье мы поговорим об элементах программирования Apache Spark. Spark гарантирует более быстрое обработку данных и быстрое развитие, и это возможно только благодаря его элементам. Все эти элементы Spark решают проблемы, возникшие при использовании Hadoop MapReduce.
Итак, давайте обсудим каждый элемент Spark.
Ядро Spark
Ядро Spark является основным элементом программирования Spark. По сути, оно предоставляет платформу для производительности программного обеспечения Spark и обобщенную платформу для поддержки широкого круга приложений.
Spark SQL
Далее, он позволяет пользователям выполнять SQL или HQL запросы. Здесь мы можем обрабатывать структурированные и полуструктурированные данные с помощью Spark SQL. Он может выполнять неизмененные запросы до 100 раз быстрее в существующих средах.
Spark Streaming
В общем, во всех потоковых трансляциях, Spark Streaming обеспечивает мощную, интеллектуальную программу аналитики данных. Живые потоки также преобразуются в микропакеты, выполняемые на Ядре Spark.
Spark MLlib
MLlib, или Библиотека Машинного Обучения, обеспечивает эффективность и высококлассные алгоритмы. Кроме того, это самый популярный выбор для дата-ученого. Поскольку она способна обрабатывать данные в памяти, это также значительно улучшает производительность итеративных расчетов.
Spark GraphX
Обычно, Spark GraphX — это движок графовых алгоритмов, основанный на Spark, который позволяет обрабатывать графовые данные на высоком уровне.
SparkR
По сути, это способ использовать Spark из R. Это пакет R, который предоставляет легковесный интерфейс. Кроме того, он позволяет дата-ученым исследовать большие наборы данных. Также он позволяет выполнять задачи интерактивно прямо из оболочки R.
Роль RDD в Apache Spark
Важной особенностью Apache Spark является RDD. RDD, или устойчивая распределенная выборка, является основным элементом данных в программировании Spark. По сути, это распределенная коллекция элементов по узлам кластера. Она также выполняет параллельные операции и по своей природе неизменна, хотя может генерировать новые RDD, изменяя существующий RDD Spark.
Как создать Spark RDD
Существует три основных способа создания Apache Spark RDD:
- Параллелизированный метод. Мы можем создать параллелизированные коллекции, вызвав параллелизированный метод в приложении драйвера.
- Техника внешних наборов данных. Можно создавать RDD Spark, применяя стратегию текстового файла. Таким образом, эта техника берет URL файла и просматривает его как набор строк.
- Техника существующих RDD. Кроме того, мы можем создавать новые RDD в технологии Spark, применяя процедуры преобразования к существующим RDD.
Особенности и функциональные возможности Apache Spark
Существует несколько особенностей Apache Spark:
Высокоскоростная обработка данных
Spark обеспечивает более высокие скорости обработки данных. Это примерно в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске. Однако это возможно только за счет уменьшения количества операций чтения-записи на диске.
Крайне динамичный
В принципе, возможно разработать параллельное приложение в Spark, так как в Spark доступно 80 высокоуровневых операторов.
Обработка в памяти
Более высокая скорость обработки возможна благодаря обработке в памяти. Это улучшает скорость обработки.
Повторное использование
Мы можем легко повторно использовать код Spark для пакетной обработки или связать его с потоком против исторических данных. Также он выполняет ад-хок команды на уровне потока.
Поддержка отказоустойчивости Spark
Spark обеспечивает адаптацию к внутренним сбоям. Это возможно благодаря основной абстракции RDD Spark. Для обработки сбоя любого рабочей ноды в пакетной обработке создаются RDD Spark. Таким образом, потеря данных сводится к нулю.
Потоковая передача данных в реальном времени
Мы можем выполнять обработку потоков в реальном времени в рамках фреймворка Spark. По сути, Hadoop не поддерживает обработку в реальном времени, но может обрабатывать уже имеющиеся данные. Впоследствии с помощью Spark Streaming мы можем легко решить эту проблему.
Ленивая природа
Все изменения, которые мы вносим в RDD Spark, являются ленивыми по своей природе. То есть, он не предоставляет результат немедленно. Вместо этого другой RDD формируется из текущего. Таким образом, это повышает производительность системы.
Поддержка нескольких технологий
Spark поддерживает множество языков, таких как R, Java, Python и Scala. Следовательно, это демонстрирует динамичность. Кроме того, он также преодолевает ограничения Hadoop, так как может создавать приложения на Java.
Интеграция с Hadoop
Как мы уже знаем, Spark адаптируем, поэтому он может работать автономно, а также на кластерном менеджере Hadoop YARN. Действительно, он даже может читать существующие данные Hadoop.
GraphX от Spark
В Spark для графов или параллельных вычислений у нас есть мощный инструмент, известный как GraphX. Обычно он упрощает задачи графовой аналитики с помощью набора графовых строителей и алгоритмов.
Надежный и экономически эффективный
Для задач больших данных, как в Hadoop, требуется много места для хранения и большая площадь данных во время репликации. Таким образом, программирование на Spark становится экономически выгодным решением.
Преимущества использования Apache Spark
Apache Spark восстановил определение больших данных. Более того, это чрезвычайно активное устройство больших данных реконструирует рынок больших данных. Эта платформа с открытым исходным кодом предлагает более убедительные преимущества, чем любое другое эксклюзивное решение. Отличительные преимущества Spark делают его высоко привлекательной платформой для работы с большими данными.
У Spark есть огромные преимущества, которые могут способствовать бизнесу, основанному на больших данных, по всему миру. Давайте обсудим некоторые из его преимуществ.
Скорость
Когда речь идет о больших данных, скорость обработки имеет огромное значение. Spark хорошо известен ученым-данных благодаря своей скорости. Spark может обрабатывать различные петабайты кластеризованных данных на более чем 8000 узлах одновременно.
Простота использования
Spark предоставляет простые в использовании API для работы с большими наборами данных. Кроме того, он предлагает более 80 высококачественных операторов, которые упрощают разработку параллельных приложений.
Аналитика высокого уровня
Spark не только выполняет операции ‘MAP’ или ‘reduce’. Более того, он поддерживает машинное обучение, потоковую передачу данных, графовые алгоритмы, SQL-запросы и многое другое.
Динамичность
С помощью Spark вы можете легко создавать параллельные приложения. Spark предоставляет вам более 80 высококачественных операторов.
Многоязычность
Фреймворк Spark поддерживает различные языки программирования, такие как Java, Python, Scala и другие.
Мощный
Spark может управлять различными аналитическими тестами, поскольку обладает навыками обработки данных в памяти с низкой задержкой. Более того, у него есть хорошо разработанные библиотеки для графовых аналитических алгоритмов, включая машинное обучение (ML).
Расширенный доступ к большим данным
Фреймворк Spark открывает множество возможностей для больших данных и разработки. Недавно проведенное IBM исследование заявило, что научит более 1 миллиона специалистов по данным и ученых данных работать с Spark.
Спрос на разработчиков Apache Spark
Spark может помочь вам и вашему бизнесу различными способами. Инженеры Spark пользуются большим спросом в организациях, предоставляя привлекательные льготы и предлагая гибкий график работы для привлечения специалистов. Согласно данным PayScale, средняя зарплата инженеров данных, работающих с Spark, составляет 100 362 доллара.
Открытые технологии
Самое полезное в Spark – это то, что за ним стоит большая открытая технология.
Теперь давайте разберем случаи использования Spark. Это даст больше полезной информации о том, для чего предназначен Spark.
Случаи использования Apache Spark
Apache Spark имеет различные бизнес-ориентированные случаи использования. Давайте обсудим их подробнее:
Финансы
Многочисленные банки используют Spark. В основном, он позволяет получать доступ и определять многие параметры в банковской сфере, такие как профили в социальных сетях, электронные письма, форумы, записи звонков и многое другое. Таким образом, он также помогает принимать правильные решения в нескольких областях.
Электронная коммерция
В основном, он помогает с данными о транзакциях в реальном времени. Кроме того, эти данные передаются алгоритмам кластеризации потоков.
Медиа и развлечения
Мы используем Spark для различения дизайнов и реальных игровых ситуаций в реальном времени. Это также позволяет реагировать на выгодные бизнес-возможности.
Путешествия
В целом, туристические предприятия используют Spark постоянно. Кроме того, это помогает клиентам спланировать идеальное путешествие, предоставляя персонализированные рекомендации.
Заключение
Теперь мы рассмотрели каждый элемент Apache Spark: что такое программирование Apache Spark, его определение, история, почему он необходим, элементы, RDD, функции, потоковая передача, ограничения и примеры использования.
Source:
https://dzone.com/articles/apache-spark-all-you-need-to-know