Co to jest Apache Spark?
Hadoop jest używany przez organizacje do analizy danych przez długi czas. Głównym wyzwaniem związanym z Hadoop jest to, że wykonywanie zapytań o duży zestaw danych zajmuje dużo czasu. Aby rozwiązać ten problem, firma AMP Lab z UC Berkeley uruchomiła Apache Spark w 2009 roku. Apache Spark to silnik open source do analizy dużych zbiorów danych. Jest to klastrowy system obliczeniowy zaprojektowany z myślą o szybszym przetwarzaniu.
Zrozumienie Apache Spark
Apache Spark jest frameworkiem klastra ogólnego przeznaczenia. Został wprowadzony przez AMP Lab UC Berkeley w 2009 roku jako rozproszony system obliczeniowy. Ale później utrzymywany przez Apache Software Foundation od 2013 do daty. Spark to błyskawiczny silnik obliczeniowy zaprojektowany do szybszego przetwarzania dużych rozmiarów danych. Opiera się na modelu Hadoop's Map Reduce. Główną cechą Spark jest przetwarzanie w pamięci, co przyspiesza obliczenia. Ma własny system zarządzania klastrami i wykorzystuje Hadoop do przechowywania.
Spark obsługuje aplikację wsadową, przetwarzanie iteracyjne, zapytania interaktywne i przesyłanie strumieniowe danych. Zmniejsza to obciążenie związane z zarządzaniem oddzielnymi narzędziami dla odpowiedniego obciążenia.
W jaki sposób Apache Spark sprawia, że praca jest tak łatwa?
Spark to potężny silnik przetwarzania danych typu open source. Został zbudowany, aby przetwarzanie dużych danych było łatwiejsze i szybsze. Obsługuje Java, Python, Scala i SQL, co daje programiście swobodę wyboru dowolnego języka, w którym są wygodne, i szybkiego rozpoczęcia programowania. Spark jest oparty na MapReduce, ale w przeciwieństwie do MapReduce, nie przetasowuje danych z jednego klastra do drugiego, Spark ma przetwarzanie w pamięci, co czyni go szybszym niż MapReduce, ale nadal jest skalowalne. Można go używać do budowania bibliotek aplikacji lub wykonywania analiz dużych zbiorów danych. Spark wspiera leniwą ocenę. Oznacza to, że najpierw zaczeka na pełny zestaw instrukcji, a następnie go przetworzy. Załóżmy więc, że użytkownik chce filtrować rekordy według daty, ale chce tylko 10 najlepszych rekordów. Spark pobierze tylko 10 rekordów z danego filtra, a raczej pobierze wszystkie rekordy z filtra, a następnie wyświetli 10 jako odpowiedź. Pozwoli to zaoszczędzić czas i zasoby.
Co możesz zrobić z Apache Spark?
Za pomocą iskry możesz wykonywać przetwarzanie danych strumieniowych w czasie rzeczywistym, a także przetwarzanie wsadowe. Oprócz przetwarzania danych iskra obsługuje złożone algorytmy uczenia maszynowego. Może szybciej iterować dane. Spark ma następujące biblioteki do obsługi wielu funkcji:
- MLlib to biblioteka zapewniająca możliwości uczenia maszynowego do iskrzenia.
- GraphX służy do tworzenia i przetwarzania wykresów.
- Spark SQL i biblioteka ramek danych służą do wykonywania operacji SQL na danych.
- Biblioteka strumieni Spark służy do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
Praca z Apache Spark
Podobnie jak MapReduce Spark działa na komputerach rozproszonych, pobiera kod, a program Driver tworzy zadanie i przesyła je do DAG Scheduler. DAG tworzy wykres pracy i przesyła zadanie do Harmonogramu zadań. Następnie Harmonogram zadań uruchamia zadanie za pośrednictwem systemu zarządzania klastrami.
Spark wykorzystuje architekturę master / slave, master koordynuje i dystrybuuje zadanie, a pozostałe systemy rozproszone są robotami slave. System główny nosi nazwę „Driver”.
Wymagane umiejętności
Apache Spark jest oparty na Javie i obsługuje również Scala, Python, R i SQL. Zatem osoba znająca którykolwiek z tych języków może rozpocząć pracę z Apache Spark.
Apache Spark jest rozproszonym systemem komputerowym, dlatego też, rozpoczynając od Apache Spark, należy również mieć wiedzę na temat działania przetwarzania rozproszonego. Ponadto, aby wykorzystać iskrę w analityce, ktoś, kto ma wiedzę na temat analityki, może w pełni z tego skorzystać.
Najlepsze firmy Spark Apache
Poniżej znajduje się kilka najlepszych firm, które korzystają z Apache Spark:
- Amazonka
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Rozwiązania Hitachi
- IBM Almaden
- Rozwiązania i sieci Nokia
- DANE NTT
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Wieśniak!
Dlaczego powinniśmy używać Apache Spark?
Spark to silnik przetwarzania rozproszonego, którego można używać do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym. Chociaż Hadoop był już na rynku przetwarzania dużych zbiorów danych, Spark ma wiele ulepszonych funkcji. Poniżej znajdują się niektóre z tych funkcji:
- Szybkość : Chociaż iskra opiera się na MapReduce, jest 10 razy szybsza niż Hadoop, jeśli chodzi o przetwarzanie dużych danych.
- Użyteczność: Spark obsługuje wiele języków, ułatwiając w ten sposób pracę.
- Zaawansowana analityka: Spark zapewnia złożony algorytm analizy danych big data i uczenia maszynowego.
- Przetwarzanie w pamięci: W przeciwieństwie do Hadoop, Spark nie przenosi danych do i z klastra.
- Leniwa ocena: Oznacza to, że iskra czeka na zakończenie kodu, a następnie przetwarza instrukcję w najbardziej efektywny możliwy sposób.
- Tolerancja błędów: Spark poprawił odporność na uszkodzenia niż Hadoop. Zarówno pamięć, jak i obliczenia mogą tolerować awarie poprzez tworzenie kopii zapasowych w innym węźle.
Zakres
W przyszłości chodzi o duże zbiory danych, a Spark zapewnia bogaty zestaw narzędzi do obsługi dużych rozmiarów danych w czasie rzeczywistym. Szybkość oświetlenia, odporność na awarie i wydajne przetwarzanie w pamięci sprawiają, że Spark jest technologią przyszłości.
Dlaczego potrzebujemy Apache Spark?
Iskra to kompleksowe narzędzie do przetwarzania strumieniowego w czasie rzeczywistym, przetwarzania wsadowego, tworzenia wykresów, uczenia maszynowego, analizy dużych zbiorów danych. Obsługuje SQL do wysyłania zapytań do danych. Jest także kompatybilny z Hadoop i innymi dostawcami chmur, takimi jak Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure itp. Posiada złożone algorytmy do analizy dużych zbiorów danych i obsługuje iteracyjne przetwarzanie Machine Learning.
Kto jest odpowiedni do nauki technologii Apache Spark?
Każdy, kto chce przeprowadzić analizę danych big data lub uczenia maszynowego, może być odpowiednią grupą docelową dla Apache Spark. Jest to najbardziej odpowiednie narzędzie do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Apache Spark to technologia nowej generacji. Jest łatwy w obsłudze, ponieważ obsługuje wiele języków. Ale nauka iskry może dać ci dostęp do najlepiej płatnych miejsc pracy na rynku w najlepszych firmach.
Wniosek
Apache Spark to technologia nowej generacji do przetwarzania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym i przetwarzania dużych zbiorów danych. Łatwo się go uczyć i daje pole do świetnej kariery.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, czym jest Apache Spark. Omówiliśmy tutaj rozwój kariery, umiejętności i zalety iskry Apache. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Polecenia Spark
- Co to jest SQL Server?
- Jak zainstalować Spark
- Co to jest Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Ramki danych w R.
- Rodzaje złączeń w Spark SQL (przykłady)