Co je Apache Spark?
Hadoop používají organizace dlouho pro analýzu dat. Hlavní výzva pro Hadoop spočívá v tom, že zpracování dotazů přes velkou sadu dat trvá dlouho. Abychom tento problém vyřešili, AMC laboratoř UC Berkeley spustila v roce 2009 Apache Spark. Apache Spark je otevřený zdrojový modul pro analýzu velkých dat. Jedná se o klastrový výpočetní systém určený pro rychlejší výpočet.
Porozumění Apache Spark
Apache Spark je univerzální klastrový výpočetní rámec. To bylo představeno UC Berkeley je AMP laboratoř v roce 2009 jako distribuovaný počítačový systém. Později však společnost Apache Software Foundation spravovala od roku 2013 do dneška. Spark je světelný rychlý výpočetní stroj určený pro rychlejší zpracování velkého objemu dat. Je založen na modelu Hadoop's Map Reduce. Hlavním rysem Spark je jeho zpracování v paměti, které zrychluje výpočet. Má svůj vlastní systém správy klastrů a pro účely ukládání používá Hadoop.
Spark podporuje dávkové aplikace, iterativní zpracování, interaktivní dotazy a streamování dat. Snižuje se zatížení správy samostatných nástrojů pro příslušné pracovní vytížení.
Jak usnadňuje Apache Spark práci?
Spark je výkonný open source engine pro zpracování dat. Je navržen tak, aby usnadnil a zrychlil zpracování velkých dat. Podporuje Java, Python, Scala a SQL, což dává programátorovi svobodu zvolit si jazyk, který jim vyhovuje, a rychle začít s vývojem. Spark je založen na MapReduce, ale na rozdíl od MapReduce, nemíchá data z jednoho klastru do druhého, Spark má zpracování v paměti, což je rychlejší než MapReduce, ale stále škálovatelné. Může být použit k vytváření knihoven aplikací nebo k provádění analýz na velkých datech. Spark podporuje líné hodnocení. To znamená, že nejprve počká na kompletní sadu pokynů a poté je zpracuje. Předpokládejme tedy, že uživatel chce záznamy filtrované podle data, ale chce pouze 10 nejlepších záznamů. Spark načte pouze 10 záznamů z daného filtru, spíše načte všechny záznamy z filtru a poté zobrazí 10 jako odpověď. Tím se ušetří čas i prostředky.
Co můžete dělat s Apache Spark?
Pomocí jiskry můžete provádět zpracování dat v reálném čase i dávkové zpracování. Kromě zpracování dat jiskra podporuje složité algoritmy strojového učení. Může iterovat přes data rychleji. Spark má následující knihovny pro podporu více funkcí:
- MLlib je knihovna, která poskytuje možnosti strojového učení k jiskření.
- GraphX je pro tvorbu a zpracování grafu.
- Knihovna Spark SQL a datových rámců slouží k provádění operací SQL s daty.
- Knihovna Spark stream je určena ke zpracování dat v reálném čase.
Práce s Apache Spark
Stejně jako jiskra MapReduce pracuje na distribuovaných počítačích, vezme kód a program Driver vytvoří úlohu a odešle ji DAG Plánovači. DAG vytvoří graf úlohy a odešle úlohu do Plánovače úloh. Plánovač úloh pak spustí úlohu prostřednictvím systému správy clusterů.
Spark používá architekturu master / slave, master koordinuje a distribuuje úlohu a ostatní distribuované systémy jsou slave pracovník. Hlavní systém se nazývá „Driver“.
Požadované dovednosti
Apache Spark je založen na Javě a podporuje také Scala, Python, R a SQL. Takže ten, kdo zná jakýkoli z těchto jazyků, může začít pracovat s Apache Spark.
Apache Spark je distribuovaný výpočetní systém, takže při spuštění s Apache Spark byste měli mít také znalosti o tom, jak distribuované zpracování funguje. Také, pro použití jiskry v analytice, někdo kdo má znalosti analytics může dělat to nejlepší z toho.
Nejlepší společnosti Apache Spark
Níže uvádíme několik nejlepších společností, které používají Apache Spark:
- Amazonka
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Řešení a sítě Nokia
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Proč bychom měli používat Apache Spark?
Spark je distribuovaný výpočetní stroj, který lze použít pro zpracování dat v reálném čase. Přestože Hadoop již byl na trhu zpracování velkých dat, Spark má mnoho vylepšených funkcí. Níže jsou uvedeny některé z těchto funkcí:
- Rychlost : I když je jiskra založena na MapReduce, je 10krát rychlejší než Hadoop, pokud jde o zpracování velkých dat.
- Použitelnost: Spark podporuje více jazyků a usnadňuje tak práci s nimi.
- Sofistikovaná analýza: Spark poskytuje komplexní algoritmus pro analýzu velkých dat a strojové učení.
- Zpracování v paměti: Na rozdíl od Hadoop Spark nepřesouvá data do a ven z klastru.
- Lazy Evaluation: To znamená, že jiskra čeká na dokončení kódu a zpracování instrukce nejefektivnějším možným způsobem.
- Tolerance poruch: Spark zlepšil odolnost proti chybám než Hadoop. Úložiště i výpočet mohou tolerovat selhání zálohováním do jiného uzlu.
Rozsah
Budoucnost je především o velkých datech a jiskra poskytuje bohatou sadu nástrojů pro zpracování velké velikosti dat v reálném čase. Jeho rychlá rychlost osvětlení, odolnost proti chybám a efektivní zpracování v paměti činí z Spark budoucí technologii.
Proč potřebujeme Apache Spark?
Jiskra je one-stop nástroj pro zpracování v reálném čase, dávkové zpracování, tvorbu grafů, strojové učení, analýzu velkých dat. Podporuje SQL pro dotazování dat. Je také kompatibilní s Hadoopem a dalšími poskytovateli cloudu, jako je Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure atd. Má komplexní algoritmy pro analýzu velkých dat a podporuje iterativní zpracování pro strojové učení.
Kdo je tím pravým publikem pro učení technologií Apache Spark?
Pro Apache Spark může být tím pravým kdokoli, kdo chce provádět analytiku velkých dat nebo strojového učení. Je to nejvhodnější nástroj pro zpracování dat v reálném čase.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
Apache Spark je technologie nové generace. Je snadné s ním pracovat, protože podporuje více jazyků. Ale učení jiskra může přistát na trhu s nejlepšími placenými místy u předních společností.
Závěr
Apache Spark je technologie nové generace pro zpracování dat v reálném čase a zpracování velkých dat. Je snadné se učit a dává prostor pro skvělou kariéru.
Doporučené články
Toto byl průvodce tím, co je Apache Spark. Zde jsme diskutovali o růstu kariéry, dovednostech a výhodách Apache Spark. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Příkazy jisker
- Co je SQL Server?
- Jak nainstalovat Spark
- Co je Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Datové rámce v R
- Typy spojení ve Spark SQL (příklady)