Was ist Apache Spark?
Hadoop wird von Organisationen lange Zeit für die Datenanalyse verwendet. Die größte Herausforderung bei Hadoop besteht darin, dass das Ausführen von Abfragen über eine große Datenmenge sehr lange dauert. Um dieses Problem zu lösen, hat das AMP Lab von UC Berkeley 2009 Apache Spark auf den Markt gebracht. Apache Spark ist eine Open-Source-Engine für Big-Data-Analysen. Es handelt sich um ein Cluster-Computersystem, das für eine schnellere Datenverarbeitung entwickelt wurde.
Grundlegendes zu Apache Spark
Apache Spark ist ein universelles Cluster-Computing-Framework. Es wurde 2009 vom AMP Lab von UC Berkeley als verteiltes Computersystem eingeführt. Aber später von der Apache Software Foundation von 2013 bis heute gepflegt. Spark ist eine blitzschnelle Rechenmaschine, die für die schnellere Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Es basiert auf dem Map Reduce-Modell von Hadoop. Das Hauptmerkmal von Spark ist die In-Memory-Verarbeitung, die die Berechnung beschleunigt. Es verfügt über ein eigenes Cluster-Management-System und verwendet Hadoop für Speicherzwecke.
Spark unterstützt Stapelanwendungen, iterative Verarbeitung, interaktive Abfragen und Streaming-Daten. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand für separate Tools für die jeweilige Arbeitslast.
Wie macht Apache Spark die Arbeit so einfach?
Spark ist eine leistungsstarke Open Source-Datenverarbeitungs-Engine. Es wurde entwickelt, um die Verarbeitung großer Datenmengen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Es unterstützt Java, Python, Scala und SQL, wodurch der Programmierer die Freiheit hat, die Sprache zu wählen, in der er sich wohlfühlt, und die Entwicklung schnell zu starten. Spark basiert auf MapReduce, aber im Gegensatz zu MapReduce werden die Daten nicht von einem Cluster in einen anderen verschoben. Spark verfügt über eine In-Memory-Verarbeitung, die es schneller als MapReduce macht, aber dennoch skalierbar ist. Es kann zum Erstellen von Anwendungsbibliotheken oder zum Durchführen von Analysen für Big Data verwendet werden. Spark unterstützt Lazy Evaluation. Dies bedeutet, dass es zuerst auf den vollständigen Befehlssatz wartet und ihn dann verarbeitet. Angenommen, der Benutzer möchte, dass Datensätze nach Datum gefiltert werden, aber nur die 10 besten Datensätze. Spark ruft nur 10 Datensätze aus dem angegebenen Filter ab und ruft alle Datensätze aus dem Filter ab und zeigt dann 10 als Antwort an. Das spart Zeit und Ressourcen.
Was kann man mit Apache Spark machen?
Mit einem Funken können Sie sowohl eine Echtzeit-Stream-Datenverarbeitung als auch eine Stapelverarbeitung durchführen. Neben der Datenverarbeitung unterstützt spark komplexe maschinelle Lernalgorithmen. Es kann Daten schneller durchlaufen. Spark bietet die folgenden Bibliotheken zur Unterstützung mehrerer Funktionen:
- MLlib ist die Bibliothek, die Funktionen zum maschinellen Lernen bietet.
- GraphX dient zum Erstellen und Verarbeiten von Diagrammen.
- Die Spark-SQL- und Datenrahmenbibliothek dienen zum Ausführen von SQL-Vorgängen für Daten.
- Die Spark-Stream-Bibliothek dient zur Echtzeit-Streaming-Datenverarbeitung.
Mit Apache Spark arbeiten
Genau wie MapReduce Spark auf verteiltem Computing funktioniert, wird der Code verwendet und das Treiberprogramm erstellt einen Job und sendet ihn an DAG Scheduler. Die DAG erstellt ein Jobdiagramm und übergibt den Job an den Taskplaner. Der Taskplaner führt den Job dann über ein Cluster-Management-System aus.
Spark verwendet eine Master / Slave-Architektur, der Master koordiniert und verteilt den Job und alle anderen verteilten Systeme sind Slave-Worker. Das Mastersystem heißt „Driver“.
Benötigte Fähigkeiten
Apache Spark basiert auf Java und unterstützt auch Scala, Python, R und SQL. Daher kann jeder, der Kenntnisse in einer dieser Sprachen hat, mit Apache Spark arbeiten.
Apache Spark ist ein verteiltes Computersystem. Wenn Sie also mit Apache Spark beginnen, sollten Sie auch wissen, wie verteilte Verarbeitung funktioniert. Um einen Funken in der Analytik zu setzen, kann auch jemand, der Kenntnisse in der Analytik besitzt, das Beste daraus machen.
Top Apache Spark Unternehmen
Im Folgenden sind einige Top-Unternehmen aufgeführt, die Apache Spark verwenden:
- Amazonas
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi-Lösungen
- IBM Almaden
- Nokia Lösungen und Netzwerke
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Warum sollten wir Apache Spark verwenden?
Spark ist eine verteilte Rechenmaschine, die für die Echtzeitdatenverarbeitung von Datenströmen verwendet werden kann. Obwohl Hadoop bereits auf dem Markt für Big Data-Verarbeitung vertreten war, verfügt Spark über viele verbesserte Funktionen. Im Folgenden sind einige dieser Funktionen aufgeführt:
- Geschwindigkeit : Obwohl spark auf MapReduce basiert, ist es bei der Verarbeitung großer Datenmengen zehnmal schneller als Hadoop.
- Benutzerfreundlichkeit: Spark unterstützt mehrere Sprachen und erleichtert so die Arbeit.
- Anspruchsvolle Analyse: Spark bietet einen komplexen Algorithmus für Big Data-Analyse und maschinelles Lernen.
- In-Memory-Verarbeitung: Im Gegensatz zu Hadoop verschiebt Spark keine Daten in den Cluster und aus dem Cluster heraus.
- Lazy Evaluation: Dies bedeutet, dass spark darauf wartet, dass der Code vollständig ist, und die Anweisung dann so effizient wie möglich verarbeitet.
- Fehlertoleranz: Spark hat die Fehlertoleranz gegenüber Hadoop verbessert. Sowohl Speicher als auch Berechnung können Fehler tolerieren, indem sie auf einem anderen Knoten gesichert werden.
Umfang
In Zukunft dreht sich alles um Big Data, und spark bietet eine Vielzahl von Tools, um die große Datenmenge in Echtzeit zu verarbeiten. Die hohe Geschwindigkeit, die Fehlertoleranz und die effiziente In-Memory-Verarbeitung machen Spark zu einer Zukunftstechnologie.
Warum brauchen wir Apache Spark?
Ein Funke ist ein One-Stop-Tool für Stream-Verarbeitung in Echtzeit, Stapelverarbeitung, Diagrammerstellung, maschinelles Lernen und Big-Data-Analyse. Es unterstützt SQL zum Abfragen der Daten. Es ist auch mit Hadoop und anderen Cloud-Anbietern wie Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure usw. kompatibel. Es verfügt über komplexe Algorithmen für die Big-Data-Analyse und unterstützt die iterative Verarbeitung für maschinelles Lernen.
Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen der Apache Spark-Technologien?
Jeder, der Analysen zu Big Data oder maschinellem Lernen durchführen möchte, kann die richtige Zielgruppe für Apache Spark sein. Es ist das am besten geeignete Tool für die Echtzeit-Streaming-Datenverarbeitung.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Apache Spark ist eine Technologie der nächsten Generation. Das Arbeiten ist einfach, da es mehrere Sprachen unterstützt. Mit Learning Spark können Sie sich jedoch auf dem Markt für bestbezahlte Jobs bei Top-Unternehmen qualifizieren.
Fazit
Apache Spark ist eine Technologie der nächsten Generation für die Echtzeit-Stream-Datenverarbeitung und Big Data-Verarbeitung. Es ist leicht zu lernen und gibt Raum für eine großartige Karriere.
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