Hvad er Apache Spark?
Hadoop bruges længe af organisationer til dataanalyse. Den største udfordring med Hadoop er, at det tager lang tid at køre forespørgsler over et stort datasæt. For at løse dette problem lancerede UC Berkeleys AMP Lab Apache Spark i 2009. Apache Spark er en open source-motor til analyse af big data. Det er et klyngesystem, der er designet til hurtigere computing.
Forståelse af Apache Spark
Apache Spark er en generel beregningsramme til klynger. Det blev introduceret af UC Berkeleys AMP Lab i 2009 som et distribueret computersystem. Men senere vedligeholdt af Apache Software Foundation fra 2013 til dato. Spark er en lysende hurtig computermotor designet til hurtigere behandling af store datastørrelser. Den er baseret på Hadoop's Map Reduce-model. Det vigtigste ved Spark er dens in-memory-behandling, der gør beregningen hurtigere. Det har sit eget klyngestyringssystem, og det bruger Hadoop til opbevaringsformål.
Spark understøtter batch-applikation, iterativ behandling, interaktive forespørgsler og streaming af data. Det reducerer byrden ved at styre separate værktøjer til den respektive arbejdsbyrde.
Hvordan gør Apache Spark at arbejde så let?
Spark er en kraftfuld open source databehandlingsmotor. Det er bygget til at gøre big data-behandling lettere og hurtigere. Det understøtter Java, Python, Scala og SQL, som giver programmøren frihed til at vælge, hvilket sprog de er komfortable med og hurtigt starte udviklingen. Spark er baseret på MapReduce, men i modsætning til MapReduce, blandes det ikke data fra en klynge til en anden, Spark har behandling i hukommelsen, hvilket gør det hurtigere end MapReduce, men stadig skalerbart. Det kan bruges til at opbygge applikationsbiblioteker eller udføre analyser på big data. Gnist understøtter doven evaluering. Dette betyder, at den først venter på det komplette sæt instruktioner og derefter behandler det. Så antag, at hvis brugeren ønsker poster, der er filtreret efter dato, men han kun vil have top 10-poster. Spark henter kun 10 poster fra det givne filter i stedet for at hente alle poster fra filteret og derefter vise 10 som svaret. Dette sparer såvel tid som ressourcer.
Hvad kan du gøre med Apache Spark?
Med en gnist kan du udføre databasbehandling i realtid samt batchbehandling. Bortset fra databehandling understøtter gnist komplekse maskinlæringsalgoritmer. Det kan iterere gennem data hurtigere. Spark har følgende biblioteker, der understøtter flere funktioner:
- MLlib er det bibliotek, der giver maskinlæringsfunktioner til at gnist.
- GraphX er til oprettelse og behandling af graf.
- Spark SQL og Data frames-bibliotek er til udførelse af SQL-operationer på data.
- Spark stream-bibliotek er til realtime-streaming af databehandling.
Arbejde med Apache Spark
Ligesom MapReduce gnist fungerer på distribueret computing, tager den koden, og Driver-programmet opretter et job og sender det til DAG Scheduler. DAG opretter jobgrafik og sender jobbet til Task Scheduler. Task Scheduler kører derefter jobbet gennem et klyngestyringssystem.
Spark bruger master / slavearkitektur, master koordinerer og distribuerer jobbet og hviler alle distribuerede systemer er slavearbejder. Hovedsystemet kaldes “Driver”.
Nødvendige færdigheder
Apache Spark er baseret på Java og understøtter også Scala, Python, R og SQL. Således kan en, der har kendskab til et af disse sprog, begynde at arbejde med Apache Spark.
Apache Spark er et distribueret computersystem, så når man starter med Apache Spark, skal man også have kendskab til, hvordan distribueret behandling fungerer. Når du bruger en gnist i analytics, kan en, der har kendskab til analytics, drage det bedste ud af det.
Top Apache gnistfirmaer
Nedenfor er et par topfirmaer, der bruger Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Nokia-løsninger og netværk
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Hvorfor skal vi bruge Apache Spark?
Spark er en distribueret computermotor, der kan bruges til realtime-stream-databehandling. Selvom Hadoop allerede var der på markedet for Big databehandling, har Spark mange forbedrede funktioner. Nedenfor er nogle af disse funktioner:
- Hastighed : Selvom gnist er baseret på MapReduce, er den 10 gange hurtigere end Hadoop, når det kommer til big data-behandling.
- Brugervenlighed: Spark understøtter flere sprog, hvilket gør det lettere at arbejde med.
- Sofistikeret Analytics: Spark leverer en kompleks algoritme til Big Data Analytics og maskinlæring.
- Behandling i hukommelse: I modsætning til Hadoop flytter Spark ikke data ind og ud af klyngen.
- Lat evaluering: Det betyder, at gnist venter på, at koden skal udfyldes og derefter behandles instruktionen på den mest effektive måde.
- Fejltolerance: Gnist har forbedret fejltolerance end Hadoop. Både lagring og beregning kan tolerere fiasko ved at tage sikkerhedskopi til en anden knude.
Anvendelsesområde
Fremtiden handler om big data og gnist giver et rig sæt værktøjer til at håndtere den store datastørrelse i realtid. Dens lyshastighed, fejltolerance og effektiv behandling i hukommelsen gør Spark til en fremtidig teknologi.
Hvorfor har vi brug for Apache Spark?
En gnist er et one-stop-værktøj til realtime stream-behandling, batch-behandling, graffremstilling, maskinlæring, big data-analyse. Det understøtter SQL til forespørgsel om dataene. Det er også kompatibelt med Hadoop og andre cloud-udbydere som Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure osv. Det har komplekse algoritmer til big data-analyse og understøtter iterativ behandling til Machine Learning.
Hvem er det rigtige publikum til at lære Apache Spark-teknologier?
Enhver, der vil lave nogle analyser på big data eller maskinlæring, kan være den rigtige målgruppe for Apache Spark. Det er det mest egnede værktøj til realtime streaming af databehandling.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
Apache Spark er en næste generations teknologi. Det er let at arbejde med, da det understøtter flere sprog. Men læringsgnist kan lande dig i markedets bedst betalte job hos topfirmaer.
Konklusion
Apache Spark er næste generation af teknologi til databehandling i realtid og stor databehandling. Det er let at lære og giver plads til en god karriere.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til, hvad der er Apache Spark. Her diskuterede vi karrierevækst, færdigheder og fordele ved Apache-gnisten. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Gnistkommandoer
- Hvad er SQL Server?
- Sådan installeres gnist
- Hvad er Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Datarammer i R
- Typer af sammenføjninger i Spark SQL (eksempler)