Panoramica dei componenti Spark

Immagina di avere 1000 compiti a portata di mano e pochissimo tempo per finirli tutti. Qualcuno ti offre aiuto fornendo risorse che possono toglierti alcune attività dalla mano e farle parallelamente a te in modo che tutte le attività vengano completate in tempo. Che qualcuno è Spark per te in senso informatico. Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source e distribuito per Big Data e offre un approccio ottimizzato per eseguire analisi su set di dati di grandi dimensioni. Funziona 100 volte più velocemente di Hadoop e fornisce diverse librerie per scopi diversi come eseguire operazioni SQL, ML, Streaming, elaborazione di grafici, ecc. Di seguito vedremo in dettaglio i diversi componenti di Spark.

Componenti principali di Spark

Attualmente abbiamo 6 componenti in Spark Ecosystem che sono Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX ​​e SparkR. Vediamo cosa fanno ciascuno di questi componenti.

1. Spark Core

Spark Core è, come suggerisce il nome, l'unità principale di un processo Spark. Si occupa della pianificazione delle attività, del ripristino degli errori, della gestione della memoria e delle operazioni di input-output, ecc. Consideralo come qualcosa di simile alla CPU di un computer. Supporta linguaggi di programmazione come Java, Scala, Python e R e fornisce API per i rispettivi linguaggi utilizzando i quali è possibile creare il proprio lavoro ETL o eseguire analisi. Tutti gli altri componenti di Spark hanno le proprie API costruite su Spark Core. Grazie alle sue capacità di elaborazione parallela e al calcolo in memoria, Spark è in grado di gestire qualsiasi tipo di carico di lavoro.

Spark Core viene fornito con un tipo speciale di struttura dati denominata RDD (Resilient Distributed Dataset) che distribuisce i dati su tutti i nodi all'interno di un cluster. Gli RDD lavorano su un paradigma di valutazione Lazy in cui il calcolo viene memorizzato ed eseguito solo quando è necessario. Questo aiuta a ottimizzare il processo calcolando solo gli oggetti necessari.

2. Spark SQL

Se hai lavorato con i database, capisci l'importanza di SQL. Non sarebbe estremamente travolgente se lo stesso codice SQL funzioni N volte più velocemente anche su un set di dati più grande? Spark SQL ti aiuta a manipolare i dati su Spark usando SQL. Supporta connessioni JDBC e ODBC che stabiliscono una relazione tra oggetti Java e database esistenti, data warehouse e strumenti di business intelligence. Spark incorpora qualcosa chiamato Dataframes che è una raccolta strutturata di dati sotto forma di colonne e righe.

Spark ti consente di lavorare su questi dati con SQL. I frame di dati sono equivalenti alle tabelle relazionali e possono essere costruiti da qualsiasi database esterno, file strutturati o RDD già esistenti. I frame di dati hanno tutte le funzionalità di RDD come immutabili, resilienti, in memoria ma con una funzionalità extra di essere strutturati e facili da lavorare. L'API Dataframe è disponibile anche in Scala, Python, R e Java.

3. Spark Streaming

Lo streaming di dati è una tecnica in cui viene elaborato un flusso continuo di dati in tempo reale. Richiede un framework che offre bassa latenza per l'analisi. Spark Streaming fornisce questa e anche un'API scalabile, ad alto rendimento e scalabile per l'elaborazione dei dati in tempo reale. Viene estratto sul flusso discreto (DStream) che rappresenta un flusso di dati suddiviso in piccoli lotti. DStream è basato su RDD e quindi Spark Streaming funziona perfettamente con altri componenti spark. Alcuni degli utenti più importanti di Spark.

Lo streaming è Netflix, Pinterest e Uber. Spark Streaming può essere integrato con Apache Kafka che è una piattaforma di disaccoppiamento e buffering per flussi di input. Kafka funge da hub centrale per i flussi in tempo reale che vengono elaborati utilizzando algoritmi in Spark Streaming.

4. Spark MLLib

La principale attrazione di Spark sta aumentando enormemente il calcolo e questa funzione è il requisito più importante per qualsiasi progetto di Machine Learning. Spark MLLib è il componente di apprendimento automatico di Spark che contiene algoritmi di apprendimento automatico come classificazione, regressione, clustering e filtro collaborativo. Offre inoltre un posto per l'estrazione delle funzioni, la riduzione della dimensionalità, la trasformazione, ecc.

Puoi anche salvare i tuoi modelli ed eseguirli su set di dati più grandi senza doversi preoccupare di problemi di dimensionamento. Contiene anche utilità per algebra lineare, statistiche e gestione dei dati. Grazie all'elaborazione in memoria di Spark, alla tolleranza agli errori, alla scalabilità e alla facilità di programmazione, con l'aiuto di questa libreria è possibile eseguire facilmente algoritmi ML iterativi.

5. GraphX

Graph Analytics sta fondamentalmente determinando le relazioni tra gli oggetti in un grafico, ad esempio la distanza più breve tra due punti. Questo aiuta l'ottimizzazione del percorso. L'API Spark GraphX ​​aiuta nel calcolo grafico e grafico-parallelo. Semplifica l'analisi dei grafici e la rende più veloce e affidabile. Una delle principali e note applicazioni dell'analisi dei grafici è Google Maps.

Rileva la distanza tra due posizioni e fornisce un suggerimento di percorso ottimale. Un altro esempio possono essere i suggerimenti degli amici di Facebook. GraphX ​​funziona con grafici e calcoli. Spark offre una gamma di algoritmi grafici come il ranking delle pagine, i componenti collegati, la propagazione delle etichette, SVD ++, i componenti fortemente connessi e il conteggio dei triangoli.

6. SparkR

R è il linguaggio statistico più utilizzato che comprende oltre 10.000 pacchetti per scopi diversi. Ha utilizzato l'API dei frame di dati che lo rende comodo da lavorare e fornisce anche potenti visualizzazioni per i data scientist per analizzare a fondo i loro dati. Tuttavia, R non supporta l'elaborazione parallela ed è limitato alla quantità di memoria disponibile in una singola macchina. È qui che entra in scena SparkR.

Spark ha sviluppato un pacchetto noto come SparkR che risolve il problema della scalabilità di R. Si basa su frame di dati distribuiti e fornisce anche la stessa sintassi del motore di elaborazione distribuito di R. Spark e l'interattività, i pacchetti e la visualizzazione senza pari di R si combinano per dare agli scienziati dei dati ciò che vogliono per le loro analisi.

Conclusione

Poiché Spark è un framework per scopi generici, si trova in una vasta gamma di applicazioni. Spark è ampiamente utilizzato nella maggior parte delle applicazioni di big data per le sue prestazioni e affidabilità. Tutti questi componenti di Spark vengono aggiornati con nuove funzionalità in ogni nuova versione e ci semplificano la vita.

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Big Data