Wat is Apache Spark?
Hadoop wordt al lang door organisaties gebruikt voor data-analyse. De grootste uitdaging met Hadoop is dat het lang duurt om query's uit te voeren over een grote set gegevens. Om dit probleem aan te pakken, heeft UC Berkeley AMP Lab in 2009 Apache Spark gelanceerd. Apache Spark is een open source-engine voor big data-analyse. Het is een clustercomputersysteem dat is ontworpen voor sneller computergebruik.
Inzicht in Apache Spark
Apache Spark is een algemeen framework voor cluster computing. Het werd in 2009 geïntroduceerd door het AMP Lab van UC Berkeley als een gedistribueerd computersysteem. Maar later onderhouden door Apache Software Foundation van 2013 tot datum. Spark is een razendsnelle computer die is ontworpen voor een snellere verwerking van grote hoeveelheden gegevens. Het is gebaseerd op het Map Reduce-model van Hadoop. Het belangrijkste kenmerk van Spark is de verwerking in het geheugen die de berekening sneller maakt. Het heeft zijn eigen clusterbeheersysteem en gebruikt Hadoop voor opslagdoeleinden.
Spark ondersteunt batchapplicatie, iteratieve verwerking, interactieve query's en streaming data. Het vermindert de last van het beheer van afzonderlijke tools voor de respectieve werklast.
Hoe maakt Apache Spark het werken zo gemakkelijk?
Spark is een krachtige open source dataverwerkingsengine. Het is gebouwd om het verwerken van big data eenvoudiger en sneller te maken. Het ondersteunt Java, Python, Scala en SQL, waardoor de programmeur de vrijheid heeft om de taal te kiezen waarmee hij vertrouwd is en de ontwikkeling snel te starten. Spark is gebaseerd op MapReduce, maar in tegenstelling tot MapReduce, worden gegevens niet van het ene naar het andere cluster geschud, Spark heeft in-memory-verwerking waardoor het sneller is dan MapReduce maar nog steeds schaalbaar is. Het kan worden gebruikt om applicatiebibliotheken te bouwen of analyses uit te voeren op big data. Spark ondersteunt luie evaluatie. Dit betekent dat het eerst op de volledige reeks instructies wacht en het vervolgens verwerkt. Dus stel dat de gebruiker records op datum wil filteren, maar alleen top 10-records wil. Spark haalt slechts 10 records van het gegeven filter in plaats van het ophalen van alle records van het filter en geeft vervolgens 10 weer als antwoord. Dit bespaart tijd en middelen.
Wat kunt u doen met Apache Spark?
Met een vonk kunt u gegevensverwerking in realtime en batchverwerking uitvoeren. Afgezien van gegevensverwerking ondersteunt spark ook complexe machine learning-algoritmen. Het kan gegevens sneller doorlopen. Spark heeft de volgende bibliotheken om meerdere functionaliteiten te ondersteunen:
- MLlib is de bibliotheek die mogelijkheden biedt voor machine learning.
- GraphX is voor het maken en verwerken van grafieken.
- Spark SQL en dataframebibliotheek zijn voor het uitvoeren van SQL-bewerkingen op gegevens.
- Spark stream-bibliotheek is voor realtime streaming gegevensverwerking.
Werken met Apache Spark
Net zoals MapReduce Spark werkt op gedistribueerde computers, neemt het de code over en maakt het stuurprogramma een opdracht en verzendt deze naar DAG Scheduler. DAG maakt een taakgrafiek en verzendt de taak naar Taakplanner. Taakplanner voert de taak vervolgens uit via een clusterbeheersysteem.
Spark maakt gebruik van master / slave-architectuur, de master coördineert en verdeelt de taak en laat alle gedistribueerde systemen slave-werker zijn. Het hoofdsysteem wordt "Driver" genoemd.
Benodigde vaardigheden
Apache Spark is gebaseerd op Java en ondersteunt ook Scala, Python, R en SQL. Dus iemand die kennis heeft van een van deze talen kan beginnen met Apache Spark.
Apache Spark is een gedistribueerd computersysteem, dus als je begint met Apache Spark moet je ook kennis hebben van hoe gedistribueerde verwerking werkt. Ook kan iemand die kennis van analyse heeft er het beste van maken door een vonk in analyse te gebruiken.
Top Apache Spark bedrijven
Hieronder staan een paar topbedrijven die Apache Spark gebruiken:
- Amazone
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi-oplossingen
- IBM Almaden
- Oplossingen en netwerken van Nokia
- NTT-GEGEVENS
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Waarom zouden we Apache Spark gebruiken?
Spark is een gedistribueerde computer-engine die kan worden gebruikt voor realtime stroomgegevensverwerking. Hoewel Hadoop er al was op de markt voor Big data-verwerking, heeft Spark veel verbeterde functies. Hieronder zijn enkele van die functies:
- Snelheid : hoewel Spark is gebaseerd op MapReduce, is het 10 keer sneller dan Hadoop als het gaat om de verwerking van big data.
- Bruikbaarheid: Spark ondersteunt meerdere talen waardoor het gemakkelijker wordt om mee te werken.
- Geavanceerde analyse: Spark biedt een complex algoritme voor Big Data Analytics en Machine Learning.
- Verwerking in het geheugen: in tegenstelling tot Hadoop verplaatst Spark geen gegevens in en uit het cluster.
- Lazy Evaluation: dit betekent dat Spark wacht tot de code is voltooid en de instructie vervolgens op de meest efficiënte manier verwerkt.
- Fouttolerantie: Spark heeft een verbeterde fouttolerantie dan Hadoop. Zowel opslag als berekening kunnen falen verdragen door een back-up te maken naar een ander knooppunt.
strekking
In de toekomst draait alles om big data en Spark biedt een uitgebreide set tools om real-time de grote hoeveelheid data te verwerken. De hoge snelheid van de verlichting, fouttolerantie en efficiënte verwerking in het geheugen maken Spark tot een toekomstige technologie.
Waarom hebben we Apache Spark nodig?
Een vonk is een one-stop tool voor realtime stroomverwerking, batchverwerking, grafiekcreatie, machine learning, big data-analyse. Het ondersteunt SQL voor het opvragen van de gegevens. Het is ook compatibel met Hadoop en andere cloudproviders zoals Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, enz. Het heeft complexe algoritmen voor big data-analyse en ondersteunt iteratieve verwerking voor Machine Learning.
Wie is het juiste publiek voor het leren van Apache Spark-technologieën?
Iedereen die wat analyse van big data of machine learning wil doen, kan de juiste doelgroep zijn voor Apache Spark. Het is de meest geschikte tool voor realtime streaming dataverwerking.
Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?
Apache Spark is een technologie van de volgende generatie. Het is gemakkelijk om mee te werken, aangezien het meerdere talen ondersteunt. Maar leervonk kan u in de bestbetaalde banen op de markt brengen bij topbedrijven.
Conclusie
Apache Spark is een technologie van de volgende generatie voor realtime stream-gegevensverwerking en big data-verwerking. Het is gemakkelijk te leren en biedt ruimte voor een geweldige carrière.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor wat Apache Spark is. Hier hebben we de carrièregroei, vaardigheden en voordelen van de Apache Spark besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Vonkopdrachten
- Wat is SQL Server?
- Hoe Spark te installeren
- Wat is Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Gegevenskaders in R
- Soorten joins in Spark SQL (voorbeelden)