Che cos'è Apache Spark?
Hadoop viene utilizzato a lungo dalle organizzazioni per l'analisi dei dati. La sfida principale con Hadoop è che richiede molto tempo per eseguire query su un ampio set di dati. Per risolvere questo problema, AMP Lab di UC Berkeley ha lanciato Apache Spark nel 2009. Apache Spark è un motore open source per l'analisi dei big data. È un sistema di elaborazione cluster progettato per un calcolo più veloce.
Comprensione di Apache Spark
Apache Spark è un framework di elaborazione cluster per scopi generici. È stato introdotto dall'AMP Lab di UC Berkeley nel 2009 come sistema di elaborazione distribuito. Ma in seguito gestito da Apache Software Foundation dal 2013 ad oggi. Spark è un motore di elaborazione veloce dell'illuminazione progettato per l'elaborazione più rapida di grandi dimensioni di dati. Si basa sul modello Map Reduce di Hadoop. La caratteristica principale di Spark è l'elaborazione in memoria che rende più veloce il calcolo. Ha un proprio sistema di gestione dei cluster e utilizza Hadoop per scopi di archiviazione.
Spark supporta l'applicazione batch, l'elaborazione iterativa, le query interattive e i dati di streaming. Riduce l'onere della gestione di strumenti separati per il rispettivo carico di lavoro.
In che modo Apache Spark rende il lavoro così semplice?
Spark è un potente motore di elaborazione dati open source. È stato creato per rendere più semplice e veloce l'elaborazione dei big data. Supporta Java, Python, Scala e SQL che offre al programmatore la libertà di scegliere il linguaggio che preferisce e avviare rapidamente lo sviluppo. Spark si basa su MapReduce ma a differenza di MapReduce, non mescola i dati da un cluster all'altro, Spark ha un'elaborazione in memoria che lo rende più veloce di MapReduce ma comunque scalabile. Può essere utilizzato per creare librerie di applicazioni o eseguire analisi su big data. Spark supporta la valutazione pigra. Ciò significa che prima attenderà il set completo di istruzioni e quindi lo elaborerà. Supponiamo quindi che l'utente desideri che i record vengano filtrati per data, ma che desideri solo i primi 10 record. Spark recupererà solo 10 record dal filtro specificato piuttosto che tutti i record dal filtro e quindi visualizzerà 10 come risposta. Ciò farà risparmiare tempo e risorse.
Cosa puoi fare con Apache Spark?
Con una scintilla, è possibile eseguire l'elaborazione dei dati di flusso in tempo reale e l'elaborazione batch. Oltre all'elaborazione dei dati spark supporta algoritmi di machine learning complessi. Può scorrere più rapidamente i dati. Spark ha le seguenti librerie per supportare più funzionalità:
- MLlib è la libreria che fornisce le capacità di apprendimento automatico per innescare.
- GraphX è per la creazione e l'elaborazione di grafici.
- Spark SQL e la libreria di frame di dati sono per l'esecuzione di operazioni SQL sui dati.
- La libreria Spark Stream è per l'elaborazione dei dati di streaming in tempo reale.
Lavorare con Apache Spark
Proprio come MapReduce spark funziona sul calcolo distribuito, prende il codice e il programma Driver crea un lavoro e lo invia a DAG Scheduler. DAG crea il grafico del lavoro e invia il lavoro all'Utilità di pianificazione. L'Utilità di pianificazione esegue quindi il processo tramite un sistema di gestione del cluster.
Spark utilizza l'architettura master / slave, le coordinate master e distribuisce il lavoro e il resto tutti i sistemi distribuiti sono slave. Il sistema principale si chiama "Driver".
Competenze richieste
Apache Spark si basa su Java e supporta anche Scala, Python, R e SQL. Pertanto, chi ha conoscenza di una di queste lingue può iniziare a lavorare con Apache Spark.
Apache Spark è un sistema di elaborazione distribuito, quindi quando si inizia con Apache Spark si dovrebbe anche conoscere il funzionamento dell'elaborazione distribuita. Inoltre, per usare una scintilla nell'analitica, qualcuno che sta conoscendo l'analitica può trarne il meglio.
Le migliori aziende Apache Spark
Di seguito sono riportate alcune delle migliori aziende che utilizzano Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Soluzioni e reti Nokia
- DATI NTT
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- TripAdvisor
- Yahoo!
Perché dovremmo usare Apache Spark?
Spark è un motore di elaborazione distribuito che può essere utilizzato per l'elaborazione dei dati di flusso in tempo reale. Sebbene Hadoop fosse già presente sul mercato per l'elaborazione di Big Data, Spark ha molte funzionalità migliorate. Di seguito sono alcune di quelle funzionalità:
- Velocità : sebbene Spark si basi su MapReduce, è 10 volte più veloce di Hadoop quando si tratta di elaborazione di big data.
- Usabilità: Spark supporta più lingue facilitando così il lavoro.
- Sofisticata analisi: Spark fornisce un algoritmo complesso per Big Data Analytics e Machine Learning.
- Elaborazione in memoria: a differenza di Hadoop, Spark non sposta i dati dentro e fuori dal cluster.
- Valutazione pigra: significa che spark attende il completamento del codice e quindi elabora le istruzioni nel modo più efficiente possibile.
- Tolleranza ai guasti: Spark ha migliorato la tolleranza ai guasti rispetto a Hadoop. Sia l'archiviazione che il calcolo possono tollerare errori eseguendo il backup su un altro nodo.
Scopo
Il futuro è incentrato sui big data e spark offre un ricco set di strumenti per gestire in tempo reale le grandi dimensioni dei dati. La velocità di illuminazione elevata, la tolleranza agli errori e l'elaborazione efficiente in memoria rendono Spark una tecnologia futura.
Perché abbiamo bisogno di Apache Spark?
Una scintilla è uno strumento unico per l'elaborazione di flussi in tempo reale, l'elaborazione batch, la creazione di grafici, l'apprendimento automatico, l'analisi dei big data. Supporta SQL per l'interrogazione dei dati. È anche compatibile con Hadoop e altri fornitori di cloud come Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, ecc. Dispone di algoritmi complessi per l'analisi dei big data e supporta l'elaborazione iterativa per Machine Learning.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie Apache Spark?
Chiunque voglia fare analisi sui big data o sull'apprendimento automatico può essere il pubblico giusto per Apache Spark. È lo strumento più adatto per l'elaborazione dei dati in streaming in tempo reale.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
Apache Spark è una tecnologia di prossima generazione. È facile lavorare con dato che supporta più lingue. Ma la scintilla dell'apprendimento può portarti a occuparti dei posti di lavoro più pagati sul mercato con le migliori aziende.
Conclusione
Apache Spark è la tecnologia di prossima generazione per l'elaborazione dei dati in streaming in tempo reale e l'elaborazione dei big data. È facile da imparare e dà spazio a una grande carriera.
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