關於Apache Spark的一切

Apache Spark 是一個通用且快速的集群計算框架，基於各種數據處理平台的開源技術。此外，它揭示了開發 API，使數據工作者能夠實現串流、機器學習 (ML) 和 SQL 工作負載。它還需要對數據集的重複訪問。

Spark 可以執行串流處理和批量處理。為了說明，串流處理處理數據流，而批量處理則意味著在單一批次中處理先前收集的任務。

此外，它的構建方式使其能夠與所有大數據工具集成。例如，Spark 可以輕易 訪問任何 Hadoop 數據來源 並在任何 Hadoop 集群上運行。Spark 將 Hadoop MapReduce 擴展到了下一個層次。這也包括串流處理和迭代查詢。

另一個對 Spark 技術的基本信念是，它是 Hadoop 的擴展，儘管這並不正確。Spark 與 Hadoop 是獨立的，因為它擁有自己的集群管理框架。它僅使用 Hadoop 進行存儲。Spark 在內存模式下比 Hadoop 快 100 倍，在磁碟模式下快 10 倍。

儘管 Spark 有一個關鍵元素，但它具備內存集群計算能力。它還加快了應用程序的處理速度。

根本上，Spark 為用戶提供高級 API，例如 Scala、Java、Python 和 R。因此，Spark 是用 Scala 編寫的，並且仍然提供豐富的 Java、Scala、Python 和 R API。這意味著它是一個運行 Spark 應用程序的工具。

Apache Spark 編程元素

在本文中，我們將討論 Apache Spark 編程的元素。Spark 保證更快的數據處理和快速開發，而這僅僅是因為它的元素。所有這些 Spark 元素解決了在使用 Hadoop MapReduce 時出現的問題。

那麼，讓我們討論每個 Spark 元素。

Spark 核心

Spark 核心是 Spark 編程的主要元素。基本上，它為 Spark 軟件提供了一個性能平台，以及一個通用平台來支持廣泛的應用程序集群。

Spark SQL

接下來，它使用戶能夠運行 SQL 或 HQL 查詢。在這裡，我們可以通過使用 Spark SQL 處理結構化和半結構化數據。它可以在現有環境中以高達 100 倍的速度運行未修改的查詢。

Spark Streaming

一般而言，在所有實時流中，Spark Streaming 使得一個強大的智能數據分析程序成為可能。實時流也被轉換為在 Spark 核心上執行的微批次。

Spark MLlib

MLlib，或稱機器學習庫，提供了高效能和高端算法。此外，它是數據研究人員最熱衷的選擇。由於它具備內存數據處理的能力，因此也極大地提升了迭代計算的性能。

Spark GraphX

通常，Spark GraphX 是一個基於 Spark 的圖形算法引擎，能夠在高層次上處理圖形數據。

SparkR

本質上，是從 R 使用 Spark。這是一個提供輕量級前端的 R 套件。此外，它允許數據研究人員探索大型數據集。此外，它使得能夠直接從 R shell 上運行任務。

RDD 在 Apache Spark 中的角色

Apache Spark 的重要特徵是 RDD。RDD，或稱彈性分佈式數據集，是 Spark 編程中的基本數據單元。本質上，它是集群節點之間的分佈式元素集合。它還執行平行操作，並且本質上是持久的，儘管它可以通過改變現有的 Spark RDD 來生成新的 RDD。

如何創建 Spark RDD

有三種重要方法來構建 Apache Spark RDD:

1. 平行化方法。我們可以通過在驅動應用程序中調用平行化方法來創建平行化集合。
2. 外部數據集技術。可以通過應用文本文件策略來創建 Spark RDD。這種技術會獲取文件的 URL 並將其作為一系列行來讀取。
3. 現有 RDD 技術。此外，我們可以通過對現有 RDD 應用轉換程序來在 Spark 技術中創建新的 RDD。

Apache Spark 的特性和功能

Apache Spark 有幾個特性：

高速數據處理

Spark 提供更高的數據處理速度。在內存中大約快 100 倍，在磁碟上快 10 倍。但這只有通過減少磁碟上的讀寫次數才能實現。

極其動態

基本上，由於 Spark 中有 80 個高級管理器，因此可以在 Spark 中構建並行應用程序。

內存處理

更高的處理速度得益於內存處理。它提升了處理速度。

可重用性

我們可以輕鬆重用 Spark 代碼進行批處理或將其與流連接以對抗歷史數據。此外，它還可以在流級別運行臨時命令。

Spark 故障支持

Spark 提供內部故障的適應能力。這是通過 Spark 的 RDD 的核心抽象來實現的。為了處理批處理中任何工作節點的故障，會創建 Spark RDD。這樣，數據損失降低到零。

實時數據流

在 Spark 框架中，我們可以執行即時流處理。基本上，Hadoop 不支援即時處理，但可以處理已存在的數據。因此，有了 Spark Streaming，我們可以輕鬆解決這個問題。

惰性的特性

我們對 Spark RDD 進行的所有更改都是具有惰性特性的。也就是說，它不會立即提供結果。相反，另一個 RDD 是從當前的 RDD 中創建的。這樣一來，可以提高系統的效率。

支援多種技術

Spark 支援多種語言，如 R、Java、Python 和 Scala。因此，它表現出動態性。此外，它還克服了 Hadoop 的限制，因為可以在 Java 中創建應用程式。

與 Hadoop 整合

正如我們已經知道的那樣，Spark 是靈活的，因此可以獨立運行，而且還可以在 Hadoop YARN 集群管理器上運行。事實上，它甚至可以讀取現有的 Hadoop 數據。

Spark 的 GraphX

在 Spark 中，為了圖形或平行計算，我們有一個強大的工具稱為 GraphX。通常，它通過各種圖形構造器和算法簡化了圖形分析任務。

可靠且具成本效益

對於像 Hadoop 這樣的大數據問題，需要大量存儲和龐大的數據空間進行複製。因此，Spark 編程成為一個具有成本效益的解決方案。

使用 Apache Spark 的好處

Apache Spark重新定义了大数据的概念。此外，它是一个非常活跃的大数据应用程序，重塑了大数据市场。这个开源平台提供了比任何其他独家解决方案更具有吸引力的优点。Spark的独特优势使其成为一个极具吸引力的大数据框架。

Spark具有巨大的优势，可以为全球范围内基于大数据的企业做出贡献。让我们讨论一些它的优点。

速度

在谈论大数据时，处理速度始终非常重要。由于其速度快，Spark对数据科学家非常熟悉。Spark可以在单个时间管理超过8000个节点的各种PB级的集群数据。

易用性

Spark为运行在庞大数据集上的API提供了易于使用的接口。此外，它提供了80多个高端运算符，可以简化并行应用程序的开发。

高级别分析

Spark不仅支持’MAP’或’reduce’。此外，它还支持机器学习、数据流、图形算法、SQL查询等。

动态性

使用Spark，您可以轻松创建并行应用程序。Spark为您提供了80多个高端运算符。

多语言

Spark框架支持多种编程语言，如Java、Python、Scala等。

强大

Spark可以处理各种分析测试，因为它具有低延迟的内存中数据处理能力。此外，它还具有用于图形分析算法、包括机器学习（ML）的良好库。

擴展大數據的訪問

Spark框架為大數據和開發開啟了許多可能性。最近，IBM組織的一項調查表示，它將培訓超過100萬名數據技術人員和數據科學家使用Spark。

Apache Spark開發者的需求

Spark可以以多種方式幫助您和您的企業。Spark工程師在組織中需求量很高，提供誘人的福利並提供靈活的工作時間來聘請專業人才。根據PayScale的數據，擁有Spark職位的數據工程師的平均工資為100,362美元。

開源技術

Spark最有幫助的一點是它背後有一個龐大的開源技術。

現在，讓我們了解Spark的使用案例。這將提供一些對Spark用途的有用見解。

Apache Spark使用案例

Apache Spark擁有多種以業務為中心的使用案例。讓我們詳細討論一下：

金融

許多銀行正在利用Spark。基本上，它允許訪問並識別銀行業中的許多參數，例如社交媒體資料、電子郵件、論壇、通話錄音等。因此，它也有助於在某些領域做出正確的決策。

電子商務

基本上，它協助處理有關實時交易的數據。此外，這些數據被傳遞給流聚類算法。

媒體和娛樂

我們使用Spark來區分設計與遊戲中的實時事件。它也可以幫助回應及時把握有價值的商機。

旅遊

一般來說，旅遊業正在持續利用Spark。此外，它能夠通過增加定制建議來幫助客戶設計一次理想的旅行。

結論

現在，我們已經看到了Apache Spark的每個元素，從Apache Spark編程是什麼及其定義、歷史、為什麼需要它、元素、RDD、特性、流式處理、限制和用例。