Čo je to Apache Spark?
Hadoop používajú organizácie dlho na analýzu údajov. Hlavnou výzvou pre Hadoop je to, že spracovanie dotazov na veľké množstvo údajov trvá dlho. Na vyriešenie tohto problému AMP laboratórium UC Berkeley uviedlo na trh Apache Spark v roku 2009. Apache Spark je motor s otvoreným zdrojom pre analýzu veľkých dát. Je to klastrový počítačový systém navrhnutý pre rýchlejší výpočet.
Pochopenie Apache Spark
Apache Spark je univerzálny klastrový počítačový rámec. Spoločnosť AMC Lab od UC Berkeley bola predstavená v roku 2009 ako distribuovaný počítačový systém. Neskôr ju spravovala Apache Software Foundation od roku 2013 do dátumu. Spark je svetelný rýchly výpočtový stroj navrhnutý pre rýchlejšie spracovanie veľkých dát. Je založený na modeli Hadoop's Map Reduce. Hlavnou črtou programu Spark je jeho spracovanie v pamäti, ktoré zrýchľuje výpočty. Má svoj vlastný systém riadenia klastrov a na ukladanie používa Hadoop.
Spark podporuje dávkové aplikácie, iteratívne spracovanie, interaktívne dotazy a streamovanie údajov. Znižuje sa tým zaťaženie spravovaním samostatných nástrojov pre príslušné pracovné zaťaženie.
Ako uľahčuje Apache Spark prácu?
Spark je výkonný nástroj na spracovanie údajov s otvoreným zdrojovým kódom. Je navrhnutý tak, aby zjednodušil a urýchlil spracovanie veľkých dát. Podporuje Java, Python, Scala a SQL, čo dáva programátorovi slobodu zvoliť si jazyk, ktorý im vyhovuje, a rýchlo začať vývoj. Spark je založený na MapReduce, ale na rozdiel od MapReduce, nemieša dáta z jedného klastra do druhého, Spark má spracovanie v pamäti, vďaka ktorému je rýchlejší ako MapReduce, ale stále škálovateľný. Môže sa použiť na vytváranie knižníc aplikácií alebo na analýzu veľkých dát. Spark podporuje lenivé hodnotenie. To znamená, že najprv bude čakať na kompletný súbor pokynov a potom ich spracovať. Predpokladajme teda, že používateľ chce záznamy filtrované podľa dátumu, ale chce iba 10 najlepších záznamov. Spark načíta iba 10 záznamov z daného filtra, skôr načíta všetky záznamy z filtra a potom zobrazí 10 ako odpoveď. Ušetrí sa tým čas aj zdroje.
Čo môžete robiť s Apache Spark?
S iskrou môžete vykonávať spracovanie údajov v reálnom čase, ako aj dávkové spracovanie. Okrem spracovania dát iskra podporuje aj zložité algoritmy strojového učenia. Môže to iterovať cez dáta rýchlejšie. Spark má nasledujúce knižnice na podporu viacerých funkcií:
- MLlib je knižnica, ktorá poskytuje možnosti strojového učenia na vyvolanie iskry.
- GraphX slúži na vytváranie a spracovanie grafov.
- Knižnica Spark SQL a Data frames je určená na vykonávanie operácií SQL s údajmi.
- Knižnica Spark stream je určená na spracovanie údajov v reálnom čase.
Práca s Apache Spark
Rovnako ako aplikácia MapReduce iskra pracuje na distribuovanom výpočte, vyžaduje kód a program Driver vytvorí úlohu a odošle ju do plánovača DAG. DAG vytvorí graf úlohy a odošle úlohu do plánovača úloh. Plánovač úloh potom spustí úlohu prostredníctvom systému riadenia klastrov.
Spark používa architektúru master / slave, master koordinuje a distribuuje úlohu a ostatné distribuované systémy sú otrokármi. Hlavný systém sa nazýva „vodič“.
Požadované zručnosti
Apache Spark je založený na Java a tiež podporuje Scala, Python, R a SQL. Takže ten, kto má znalosti niektorého z týchto jazykov, môže začať pracovať s Apache Spark.
Apache Spark je distribuovaný počítačový systém, takže pri spustení Apache Spark by ste mali mať tiež vedomosti o tom, ako funguje distribuované spracovanie. Tiež, pre použitie iskry v analytike, môže niekto, kto má znalosti analytics, z toho vyťažiť maximum.
Najlepšie spoločnosti Apache Spark
Ďalej uvádzame niekoľko najlepších spoločností, ktoré používajú Apache Spark:
- Amazonka
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Riešenia a siete spoločnosti Nokia
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Prečo by sme mali používať Apache Spark?
Spark je distribuovaný výpočtový stroj, ktorý možno použiť na spracovanie údajov v reálnom čase. Aj keď spoločnosť Hadoop už existovala na trhu so spracovaním veľkých údajov, Spark má veľa vylepšených funkcií. Nižšie sú uvedené niektoré z týchto funkcií:
- Rýchlosť : Hoci iskra je založená na MapReduce, je 10-krát rýchlejšia ako Hadoop, pokiaľ ide o spracovanie veľkých dát.
- Použiteľnosť: Spark podporuje viac jazykov, čím uľahčuje prácu s nimi.
- Sofistikovaná analýza: Spark poskytuje komplexný algoritmus pre analýzu veľkých dát a strojové učenie.
- Spracovanie v pamäti: Na rozdiel od Hadoop, Spark nepresúva údaje do a zo zhluku.
- Lazy Evaluation: To znamená, že iskra čaká na dokončenie kódu a potom spracovanie inštrukcie čo najefektívnejšie.
- Tolerancia porúch: Iskra zlepšila odolnosť voči poruchám ako Hadoop. Úložisko aj výpočet môžu tolerovať zlyhanie zálohovaním do iného uzla.
Rozsah
Budúcnosť je predovšetkým o veľkých údajoch a iskra poskytuje bohatú sadu nástrojov na zvládnutie veľkej veľkosti údajov v reálnom čase. Vďaka svojej vysokej rýchlosti osvetlenia, odolnosti voči chybám a efektívnemu spracovaniu v pamäti sa Spark stáva budúcou technológiou.
Prečo potrebujeme Apache Spark?
Iskra je one-stop nástroj pre spracovanie v reálnom čase, dávkové spracovanie, vytváranie grafov, strojové učenie, analýzu veľkých dát. Podporuje SQL pre dotazovanie dát. Je tiež kompatibilný s Hadoop a inými poskytovateľmi cloudu, ako sú Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, atď. Má komplexné algoritmy pre analýzu veľkých dát a podporuje iteratívne spracovanie pre strojové učenie.
Kto je tým správnym publikom na učenie sa technológií Apache Spark?
Ktokoľvek, kto chce urobiť nejakú analytiku v oblasti veľkých dát alebo strojového učenia, môže byť tým správnym publikom pre Apache Spark. Je to najvhodnejší nástroj na spracovanie údajov v reálnom čase.
Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste?
Apache Spark je technológia novej generácie. S ním je ľahké pracovať, pretože podporuje viac jazykov. Učenie sa iskry vás však môže preniesť na najlepšie platené miesta na trhu s najlepšími spoločnosťami.
záver
Apache Spark je technológia novej generácie pre spracovanie údajov v reálnom čase a spracovanie veľkých dát. Dá sa ľahko naučiť a dáva priestor pre veľkú kariéru.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca tým, čo je Apache Spark. Tu sme diskutovali o kariérnom raste, zručnostiach a výhodách Apache Spark. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Príkazy na iskry
- Čo je to SQL Server?
- Ako nainštalovať iskru
- Čo je liek Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Dátové rámce v R
- Typy pripojení v programe Spark SQL (príklady)