Ce este Apache Spark?
Hadoop este utilizat de organizații pentru analiza datelor de mai mult timp. Principala provocare cu Hadoop este că este nevoie de mult timp pentru a rula interogări pe un set mare de date. Pentru a rezolva această problemă, Laboratorul AMP de la UC Berkeley a lansat Apache Spark în 2009. Apache Spark este un motor open source pentru analiza datelor mari. Este un sistem de calcul cluster conceput pentru calcularea mai rapidă.
Înțelegerea lui Apache Spark
Apache Spark este un cadru de calcul pentru cluster cu scop general. A fost introdus de AMP Lab de la UC Berkeley în 2009 ca sistem de calcul distribuit. Dar mai târziu a fost întreținut de Apache Software Foundation din 2013 până în prezent. Spark este un motor de calcul rapid de iluminat conceput pentru procesarea mai rapidă a dimensiunilor mari de date. Se bazează pe modelul Hadoop's Map Reduce. Principala caracteristică a Spark este procesarea sa în memoria care face calcularea mai rapidă. Are propriul sistem de gestionare a clusterului și îl folosește Hadoop în scop de stocare.
Spark acceptă aplicații de lot, procesare iterativă, interogări interactive și date de streaming. Reduce sarcina administrării unor instrumente separate pentru volumul de muncă respectiv.
Cum face Apache Spark să funcționeze atât de ușor?
Spark este un motor puternic de procesare a datelor open source. Este construit pentru a facilita și mai rapid procesarea datelor mari. Suporta Java, Python, Scala și SQL, ceea ce oferă programatorului libertatea de a alege orice limbă cu care sunt confortabili și să înceapă dezvoltarea rapid. Spark este bazat pe MapReduce, dar spre deosebire de MapReduce, nu modifică datele de la un cluster la altul, Spark are procesare în memorie, ceea ce îl face mai rapid decât MapReduce, dar încă scalabil. Poate fi folosit pentru a construi biblioteci de aplicații sau pentru a efectua analize pe date mari. Spark susține evaluarea leneșă. Aceasta înseamnă că mai întâi va aștepta setul complet de instrucțiuni și apoi procesarea acestuia. Deci, să presupunem că dacă utilizatorul dorește înregistrări filtrate până la data, dar el dorește doar cele 10 înregistrări. Spark va obține doar 10 înregistrări din filtrul dat, mai degrabă preluarea tuturor înregistrărilor din filtru și apoi va afișa 10 ca răspuns. Acest lucru va economisi timp, precum și resurse.
Ce poți face cu Apache Spark?
Cu o scânteie, puteți efectua procesarea datelor în flux în timp real, precum și procesarea prin lot. În afară de procesarea datelor, scânteia susține algoritmi complexi de învățare automată. Se poate itera prin date mai rapid. Spark are următoarele biblioteci care acceptă mai multe funcționalități:
- MLlib este biblioteca care oferă capacități de învățare automată pentru a scânteia.
- GraphX este destinat creării și procesării graficului.
- Spark SQL și biblioteca de cadre de date sunt pentru a efectua operațiuni SQL pe date.
- Biblioteca Spark Stream este destinată procesării datelor în streaming în timp real.
Lucrul cu Apache Spark
La fel cum Spark MapReduce funcționează la calcularea distribuită, acesta ia codul și programul Driver creează un loc de muncă și îl trimite la DAG Scheduler. DAG creează graficul lucrărilor și trimite lucrarea la Scheduler Task. Task Scheduler apoi execută lucrarea printr-un sistem de gestionare a clusterului.
Spark folosește arhitectura master / slave, masterul coordonează și distribuie jobul și odihna toate sistemele distribuite sunt slave. Sistemul principal se numește „Driver”.
Aptitudini necesare
Spache Apache este bazat pe Java și suportă, de asemenea, Scala, Python, R și SQL. Astfel, unul care cunoaște oricare dintre aceste limbi poate începe să lucreze cu Apache Spark.
Apache Spark este un sistem de calcul distribuit, așa că atunci când începeți cu Apache Spark, ar trebui să avem cunoștințe despre modul în care funcționează procesarea distribuită. De asemenea, pentru a utiliza o scânteie în analiză, cineva care are cunoștințe de analiză poate profita din plin.
Companii de scânteie de top Apache
Mai jos sunt câteva companii de top care folosesc Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Soluții și rețele Nokia
- DATE NTT
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Consilier de călătorie
- Yahoo!
De ce ar trebui să folosim Apache Spark?
Spark este un motor de calcul distribuit care poate fi utilizat pentru procesarea datelor în flux în timp real. Deși Hadoop era deja acolo pe piață pentru procesarea Big Data, Spark are multe funcții îmbunătățite. Mai jos sunt câteva dintre aceste caracteristici:
- Viteză : Deși scânteia se bazează pe MapReduce, este de 10 ori mai rapid decât Hadoop atunci când vine vorba de procesarea mare a datelor.
- Utilizabilitate: Spark acceptă mai multe limbi, făcând astfel mai ușor să lucrezi.
- Analiza sofisticată: Spark oferă un algoritm complex pentru Big Data Analytics și Machine Learning.
- Prelucrare în memorie: Spre deosebire de Hadoop, Spark nu mișcă date în și în afara clusterului.
- Evaluare leneșă: înseamnă că scânteia așteaptă ca codul să fie completat și apoi să proceseze instrucțiunea în cel mai eficient mod posibil.
- Toleranță la erori: Scânteia a îmbunătățit toleranța la erori decât Hadoop. Atât stocarea, cât și calculul pot tolera eșecul prin copierea de rezervă la un alt nod.
domeniu
Viitorul se referă la date mari și scânteia oferă un set bogat de instrumente pentru gestionarea în timp real a mărimii mari a datelor. Viteza sa rapidă de iluminare, toleranța la erori și procesarea eficientă a memoriei fac din Spark o tehnologie viitoare.
De ce avem nevoie de Apache Spark?
O scânteie este un instrument unic pentru procesarea fluxului în timp real, procesarea lotului, crearea graficului, învățarea mașinii, analiza datelor mari. Acceptă SQL pentru interogarea datelor. De asemenea, este compatibil cu Hadoop și alți furnizori de cloud, cum ar fi Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Are algoritmi complexi pentru analiza datelor de mari dimensiuni și susține procesarea iterativă pentru Machine Learning.
Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor Apache Spark?
Oricine dorește să facă niște analize pe date mari sau învățare automată poate fi publicul potrivit pentru Apache Spark. Este cel mai potrivit instrument pentru procesarea datelor în streaming în timp real.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?
Apache Spark este o tehnologie de nouă generație. Este ușor de lucrat cu faptul că acceptă mai multe limbi. Însă învățarea scânteie vă poate genera în locuri de muncă cu cele mai bine plătite piețe cu companii de top.
Concluzie
Apache Spark este tehnologia de ultimă generație pentru procesarea datelor în flux în timp real și procesarea datelor mari. Este ușor de învățat și oferă spațiu pentru o carieră minunată.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru ceea ce este Apache Spark. Aici am discutat despre creșterea carierei, abilități și avantajele scânteiei Apache. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Comenzi scânteie
- Ce este SQL Server?
- Cum se instalează Spark
- Ce este Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Cadre de date în R
- Tipuri de uniri în Spark SQL (Exemple)