Что такое Apache Spark?

Hadoop давно используется организациями для анализа данных. Основная проблема с Hadoop заключается в том, что для выполнения запросов к большому набору данных требуется много времени. Для решения этой проблемы AMP Lab Калифорнийского университета в Беркли запустил Apache Spark в 2009 году. Apache Spark - это движок с открытым исходным кодом для анализа больших данных. Это кластерная вычислительная система, предназначенная для ускорения вычислений.

Понимание Apache Spark

Apache Spark - это среда кластерных вычислений общего назначения. Он был представлен AMP Lab Калифорнийского университета в 2009 году в качестве распределенной вычислительной системы. Но позже поддерживается Apache Software Foundation с 2013 года по настоящее время. Spark - это быстродействующий вычислительный движок, предназначенный для быстрой обработки больших объемов данных. Он основан на модели Hadoop Map Reduce. Главной особенностью Spark является обработка в памяти, которая ускоряет вычисления. Он имеет свою собственную систему управления кластером и использует Hadoop для целей хранения.

Spark поддерживает пакетное приложение, итеративную обработку, интерактивные запросы и потоковую передачу данных. Это снижает нагрузку на управление отдельными инструментами для соответствующей рабочей нагрузки.

Как Apache Spark позволяет работать так легко?

Spark - мощный движок обработки данных с открытым исходным кодом. Он создан, чтобы сделать обработку больших данных проще и быстрее. Он поддерживает Java, Python, Scala и SQL, что дает программисту свободу выбора любого языка, с которым им удобно, и быстро приступает к разработке. Spark основан на MapReduce, но в отличие от MapReduce, он не перетасовывает данные из одного кластера в другой, Spark имеет обработку в памяти, которая делает его быстрее, чем MapReduce, но все еще масштабируемый. Его можно использовать для создания библиотек приложений или для анализа больших данных. Spark поддерживает ленивую оценку. Это означает, что он сначала будет ждать полного набора инструкций, а затем обработать его. Итак, предположим, если пользователь хочет, чтобы записи были отфильтрованы по дате, но ему нужны только первые 10 записей. Spark извлечет только 10 записей из данного фильтра, а не все записи из фильтра, а затем отобразит 10 в качестве ответа. Это сэкономит время и ресурсы.

Что вы можете сделать с Apache Spark?

С искрой вы можете выполнять потоковую обработку данных в реальном времени, а также пакетную обработку. Помимо обработки данных, спарк поддерживает сложные алгоритмы машинного обучения. Это может перебирать данные быстрее. Spark имеет следующие библиотеки для поддержки нескольких функций:

  • MLlib - это библиотека, которая предоставляет возможности машинного обучения.
  • GraphX ​​предназначен для создания и обработки графиков.
  • Spark SQL и библиотека фреймов данных предназначены для выполнения операций SQL над данными.
  • Spark stream library для потоковой обработки данных в реальном времени.

Работа с Apache Spark

Подобно тому, как MapReduce spark работает в распределенных вычислениях, он берет код, а программа Driver создает задание и передает его в DAG Scheduler. DAG создает график работы и отправляет ее в планировщик задач. Планировщик задач затем запускает задание через систему управления кластером.

Spark использует архитектуру master / slave, мастер координирует и распределяет задания, а все остальные распределенные системы являются slave-работниками. Основная система называется «Драйвер».

Требуемые навыки

Apache Spark основан на Java и поддерживает также Scala, Python, R и SQL. Таким образом, тот, кто владеет любым из этих языков, может начать работать с Apache Spark.

Apache Spark - это распределенная вычислительная система, поэтому при запуске с Apache Spark необходимо также знать, как работает распределенная обработка. Кроме того, для использования искры в аналитике, кто-то, кто имеет знание аналитики, может извлечь из этого максимум пользы.

Лучшие компании Apache Spark

Ниже приведены несколько ведущих компаний, которые используют Apache Spark:

  1. Амазонка
  2. Alibaba Taobao
  3. Baidu
  4. eBay Inc.
  5. Hitachi Solutions
  6. IBM Almaden
  7. Решения и сети Nokia
  8. NTT DATA
  9. Симба Технологии
  10. Стэнфордский рассвет
  11. Trip Advisor
  12. Yahoo!

Почему мы должны использовать Apache Spark?

Spark - это механизм распределенных вычислений, который можно использовать для обработки потоковых данных в реальном времени. Хотя Hadoop уже был на рынке обработки больших данных, Spark имеет много улучшенных функций. Ниже приведены некоторые из этих функций:

  1. Скорость : хотя искра основана на MapReduce, она в 10 раз быстрее, чем Hadoop, когда дело доходит до обработки больших данных.
  2. Удобство использования: Spark поддерживает несколько языков, что облегчает работу с ним.
  3. Сложная аналитика: Spark предоставляет сложный алгоритм для аналитики больших данных и машинного обучения.
  4. Обработка в памяти: в отличие от Hadoop, Spark не перемещает данные в кластер и из него.
  5. Ленивая оценка: это означает, что spark ожидает завершения кода, а затем обрабатывает инструкцию наиболее эффективным способом.
  6. Отказоустойчивость: Искра имеет более высокую отказоустойчивость, чем Hadoop. И хранилище, и вычисления могут терпеть неудачу, создавая резервную копию на другом узле.

Сфера

Будущее связано с большими данными, и Spark предлагает богатый набор инструментов для обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Высокая скорость освещения, отказоустойчивость и эффективная обработка в памяти делают Spark будущей технологией.

Зачем нам нужен Apache Spark?

Искра - это универсальный инструмент для обработки потоков в реальном времени, пакетной обработки, создания графиков, машинного обучения, анализа больших данных. Он поддерживает SQL для запроса данных. Он также совместим с Hadoop и другими облачными провайдерами, такими как Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure и т. Д. Он имеет сложные алгоритмы для анализа больших данных и поддерживает итеративную обработку для машинного обучения.

Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий Apache Spark?

Любой, кто хочет провести аналитику больших данных или машинного обучения, может быть подходящей аудиторией для Apache Spark. Это наиболее подходящий инструмент для обработки потоковых данных в реальном времени.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Apache Spark - это технология нового поколения. С ним легко работать, учитывая, что он поддерживает несколько языков. Но искра обучения может привести к тому, что вы окажетесь на рынке высокооплачиваемых рабочих мест в ведущих компаниях.

Вывод

Apache Spark - это технология нового поколения для обработки потоковых данных в реальном времени и обработки больших данных. Это легко учиться и дает возможность для большой карьеры.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что является Apache Spark. Здесь мы обсудили карьерный рост, навыки и преимущества Apache Spark. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Спарк Команды
  2. Что такое SQL Server?
  3. Как установить Spark
  4. Что такое лазурь?
  5. Spark SQL Dataframe
  6. Фреймы данных в R
  7. Типы объединений в Spark SQL (примеры)

Категория:

Большое количество данных