Що таке Apache Spark?

Hadoop довго використовується організаціями для аналізу даних. Основна проблема Hadoop полягає в тому, що для запуску запитів над великим набором даних потрібно тривалий час. Щоб вирішити цю проблему, лабораторія UC Berkeley AMP запустила Apache Spark в 2009 році. Apache Spark - це двигун з відкритим кодом для аналізу великих даних. Це кластерна обчислювальна система, призначена для більш швидких обчислень.

Розуміння Apache Spark

Apache Spark - це кластерна обчислювальна система загального призначення. Вона була представлена ​​AMP-лабораторією UC Berkeley в 2009 році як розподілена обчислювальна система. Але пізніше підтримується Apache Software Foundation з 2013 року по сьогодні. Spark - це швидкодіючий обчислювальний двигун, призначений для швидкої обробки великих розмірів даних. Він заснований на моделі Hadoop Map Reduce. Головною особливістю Spark є її обробка в пам'яті, яка робить обчислення швидшими. У нього є власна система управління кластерами, і вона використовує Hadoop для зберігання.

Spark підтримує пакетне застосування, ітеративну обробку, інтерактивні запити та потокове передавання даних. Це зменшує тягар управління окремими інструментами для відповідного навантаження.

Як Apache Spark робить роботу такою простою?

Spark - потужний механізм обробки даних з відкритим кодом. Він створений для полегшення та швидшої обробки великих даних. Він підтримує Java, Python, Scala та SQL, що дає програмісту свободу вибирати будь-яку мову, якою вони зручні, та швидко розпочати розробку. Spark заснований на MapReduce, але на відміну від MapReduce, він не переміщує дані з одного кластеру в інший. Spark має обробку в пам'яті, що робить його швидшим, ніж MapReduce, але все ще масштабується. Він може бути використаний для побудови бібліотек додатків або проведення аналітики на великих даних. Іскра підтримує ледачу оцінку. Це означає, що він спочатку дочекається повного набору інструкцій, а потім обробить його. Отже, припустимо, якщо користувач хоче записувати фільтри, відфільтровані за датою, але він хоче лише 10 перших записів. Іскра отримає лише 10 записів із заданого фільтру, а не отримання всіх записів із фільтра, а потім відображення 10 як відповідь. Це заощадить час, а також ресурси.

Що ви можете зробити з Apache Spark?

За допомогою іскри ви можете виконувати обробку потокових даних у режимі реального часу, а також пакетну обробку. Крім обробки даних іскра підтримує складні алгоритми машинного навчання. Він може швидше повторювати дані. Spark має такі бібліотеки для підтримки декількох функцій:

  • MLlib - це бібліотека, яка надає можливості машинного навчання для розпалювання.
  • GraphX ​​призначений для створення та обробки графіків.
  • Іскра SQL і бібліотека фреймів даних призначені для виконання операцій SQL над даними.
  • Бібліотека іскрових потоків призначена для обробки потокових даних у режимі реального часу.

Робота з Apache Spark

Так само, як іскра MapReduce працює на розподілених обчисленнях, вона приймає код, і програма Driver створює завдання та подає його в DAG Scheduler. DAG створює графік завдань і подає завдання до планувальника завдань. Планувальник завдань потім виконує завдання через систему управління кластером.

Spark використовує архітектуру master / slave, головний координатор і розподіляє завдання та відпочиває всі розподілені системи є рабовласником. Основна система називається «Драйвер».

Необхідні навички

Apache Spark базується на Java, а також підтримує Scala, Python, R та SQL. Таким чином, той, хто володіє будь-якою з цих мов, може почати працювати з Apache Spark.

Apache Spark - це розподілена обчислювальна система, тому, починаючи з Apache Spark, слід також знати, як працює розподілена обробка. Також для використання іскри в аналітиці той, хто володіє знаннями з аналітики, може зробити найкраще з неї.

Провідні компанії Spark Apache

Нижче наведено кілька найкращих компаній, які використовують Apache Spark:

  1. Амазонка
  2. Алібаба Таобао
  3. Байду
  4. eBay Inc.
  5. Рішення Hitachi
  6. IBM Almaden
  7. Рішення та мережі Nokia
  8. NTT DATA
  9. Simba Technologies
  10. Стэнфордський світанок
  11. Порадник по подорожах
  12. Yahoo!

Чому ми повинні використовувати Apache Spark?

Spark - це розподілений обчислювальний механізм, який можна використовувати для обробки потокових даних у режимі реального часу. Хоча Hadoop вже був на ринку для обробки великих даних, Spark має багато вдосконалених функцій. Нижче наведено деякі з цих особливостей:

  1. Швидкість : Хоча іскра базується на MapReduce, вона приходить у 10 разів швидше, ніж Hadoop, коли мова йде про обробку великих даних.
  2. Практичність: Spark підтримує кілька мов, що полегшує роботу.
  3. Витончена аналітика: Spark пропонує складний алгоритм для аналізу великих даних та машинного навчання.
  4. Обробка в пам'яті: На відміну від Hadoop, Spark не переміщує дані в кластер і з нього.
  5. Ледача оцінка: Це означає, що іскра чекає завершення коду, а потім обробляє інструкцію найбільш ефективним способом.
  6. Толерантність відмов: Іскра покращила стійкість до відмов, ніж Hadoop. Як зберігання, так і обчислення можуть терпіти збій, створюючи резервне копіювання на інший вузол.

Область застосування

Майбутнє - це великі дані, а іскра надає багатий набір інструментів для обробки великого розміру даних у режимі реального часу. Його швидка швидкість освітлення, стійкість до помилок та ефективна обробка пам’яті роблять Spark технологією майбутнього.

Для чого нам потрібна Apache Spark?

Іскра - це єдиний інструмент для обробки потоків у режимі реального часу, пакетної обробки, створення графіків, машинного навчання, аналітики великих даних. Він підтримує SQL для запиту даних. Він також сумісний з Hadoop та іншими постачальниками хмарних технологій, такими як Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure тощо. Він має складні алгоритми аналізу великих даних і підтримує ітераційну обробку для машинного навчання.

Хто потрібна аудиторія для вивчення технологій Apache Spark?

Кожен, хто хоче зайнятись аналітикою великих даних або машинного навчання, може стати правильною аудиторією для Apache Spark. Це найбільш підходящий інструмент для обробки потокової передачі даних у режимі реального часу.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?

Apache Spark - це технологія нового покоління. Працювати з цим легко, враховуючи, що він підтримує кілька мов. Але навчитися іскрі може завести вас на найоплачуваніші ринкові роботи у провідних компаній.

Висновок

Apache Spark - це технологія нового покоління для обробки потокових даних у режимі реального часу та обробки великих даних. Це легко вчитися і дає можливість для великої кар’єри.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке Apache Spark. Тут ми обговорили ріст кар’єри, навички та переваги іскри Apache. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Іскрові команди
  2. Що таке SQL Server?
  3. Як встановити Spark
  4. Що таке Azure?
  5. Іскровий кадр даних SQL
  6. Рамки даних в R
  7. Типи приєднань до Spark SQL (приклади)

Категорія:

Великі дані