Mikä on Apache Spark?
Organisaatiot käyttävät Hadoop-tietokantaa pitkään data-analytiikkaan. Hadoopin tärkein haaste on se, että kyselyjen suorittaminen suurelle tietoryhmälle vie kauan. Tämän ongelman ratkaisemiseksi UC Berkeleyn AMP Lab käynnisti Apache Sparkin vuonna 2009. Apache Spark on avoimen lähdekoodin moottori suurten tietojen analysointiin. Se on klusterinlaskentajärjestelmä, joka on suunniteltu nopeampaan laskentaan.
Apache Sparkin ymmärtäminen
Apache Spark on yleiskäyttöinen klusterin laskennallinen kehys. UC Berkeleyn AMP Lab esitteli sen vuonna 2009 hajautettuna laskentajärjestelmänä. Mutta myöhemmin Apache Software Foundation ylläpitää sitä vuodesta 2013 päivään. Spark on valaiseva nopea laskentamoottori, joka on suunniteltu suurten tietojen nopeampaan käsittelyyn. Se perustuu Hadoopin Map Reduce -malliin. Sparkin pääominaisuus on muistin sisäinen käsittely, joka nopeuttaa laskentaa. Sillä on oma klusterinhallintajärjestelmä ja se käyttää Hadoopia säilytyskäyttöön.
Spark tukee eräsovellusta, iteratiivista käsittelyä, vuorovaikutteisia kyselyjä ja datan suoratoistoa. Se vähentää taakkaa hallita erillisiä työkaluja kullekin työkuormalle.
Kuinka Apache Spark tekee työskentelystä niin helppoa?
Spark on tehokas avoimen lähdekoodin tietojenkäsittelykone. Se on rakennettu helpottamaan ja nopeuttamaan suurten tietojen käsittelyä. Se tukee Java-, Python-, Scala- ja SQL-ohjelmia, jotka antavat ohjelmoijalle vapauden valita haluamansa kielen ja aloittaa kehityksen nopeasti. Spark perustuu MapReduce -laitteeseen, mutta toisin kuin MapReduce, se ei sekoita tietoja yhdestä klusterista toiseen. Sparkissa on muistin sisäinen käsittely, joka tekee siitä nopeamman kuin MapReduce, mutta silti skaalautuva. Sitä voidaan käyttää sovelluskirjastojen rakentamiseen tai suurten tietojen analysointiin. Spark tukee laiskaa arviointia. Tämä tarkoittaa, että se odottaa ensin täydelliset ohjeet ja käsittelee sitten sen. Oletetaan siis, jos käyttäjä haluaa tietueet, jotka on suodatettu päivämäärän perusteella, mutta hän haluaa vain kymmenen parhainta tietuetta. Spark hakee vain 10 tietuetta annetusta suodattimesta, sen sijaan että noutaa kaikki tietueet suodattimesta ja näyttää sitten 10 vastauksena. Tämä säästää sekä aikaa että resursseja.
Mitä voit tehdä Apache Sparkin kanssa?
Kipinän avulla voit suorittaa reaaliaikaista stream-tietojenkäsittelyä sekä eräprosessointia. Tietojenkäsittelyn lisäksi kipinä tukee monimutkaisia koneoppimisalgoritmeja. Se voi iteroitua tiedon kautta nopeammin. Sparkilla on seuraavat kirjastot tukemaan useita toimintoja:
- MLlib on kirjasto, joka tarjoaa koneoppimisominaisuuksia kipinöintiin.
- GraphX on graafin luonti ja käsittely.
- Spark SQL ja tietokehyskirjasto on tarkoitettu SQL-toimintojen suorittamiseen tiedoilla.
- Spark stream -kirjasto on reaaliaikainen suoratoistodatan käsittely.
Yhteistyö Apache Sparkin kanssa
Aivan kuten MapReduce-kipinä toimii hajautetussa laskennassa, se vie koodin ja ohjainohjelma luo työn ja toimittaa sen DAG-aikatauluttajalle. DAG luo työkuvaajan ja lähettää työn Task Schedulerille. Task Scheduler suorittaa sitten työn klusterinhallintajärjestelmän kautta.
Spark käyttää isäntä / orja-arkkitehtuuria, isäntä koordinoi ja jakaa työn ja loput kaikki hajautetut järjestelmät ovat orjatyöntekijöitä. Pääjärjestelmää kutsutaan “Driver”.
Vaadittavat taidot
Apache Spark perustuu Javaan ja tukee myös Scalaa, Pythonia, R: tä ja SQL: tä. Siten joku näistä kielistä tunteva voi aloittaa työskentelyn Apache Sparkin kanssa.
Apache Spark on hajautettu laskentajärjestelmä, joten Apache Sparkilla aloitettaessa pitäisi olla myös tieto siitä, kuinka hajautettu prosessointi toimii. Lisäksi, jos käytetään kipinää analytiikassa, joku, joka tuntee analytiikan, voi hyödyntää sitä parhaiten.
Apache Spark -yritykset
Alla on muutama suosituin yritys, joka käyttää Apache Sparkkia:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Nokia-ratkaisut ja -verkot
- NTT-TIEDOT
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Matkanneuvoja
- Yahoo!
Miksi meidän pitäisi käyttää Apache Spark -sovellusta?
Spark on hajautettu laskentamoottori, jota voidaan käyttää reaaliaikaisen streamin tietojenkäsittelyyn. Vaikka Hadoop oli jo olemassa isojen tietojenkäsittelymarkkinoilla, Sparkilla on monia parannettuja ominaisuuksia. Alla on joitain näistä ominaisuuksista:
- Nopeus : Vaikka kipinä perustuu MapReduceen, se on 10 kertaa nopeampi kuin Hadoop, kun kyse on suuresta tietojenkäsittelystä.
- Käytettävyys: Spark tukee useita kieliä, mikä helpottaa työskentelyä.
- Hienostunut analyysi: Spark tarjoaa monimutkaisen algoritmin isojen tietojen analysointiin ja koneoppimiseen.
- Muistin sisäinen käsittely: Toisin kuin Hadoop, Spark ei siirrä tietoja klusterista sisään ja ulos.
- Laiska arviointi: Se tarkoittaa, että kipinä odottaa koodin valmistumista ja prosessointia sitten ohjeen tehokkaimmalla mahdollisella tavalla.
- Vikatoleranssi: Spark on parantanut vikasietoisuutta kuin Hadoop. Sekä tallennus että laskenta voivat sietää epäonnistumisen varmuuskopioimalla toiseen solmuun.
laajuus
Tulevaisuus on kyse isoista tiedoista, ja kipinä tarjoaa monipuolisen työkalusarjan reaaliaikaisen suuren datan koon käsittelemiseksi. Sen valaistuksen nopea nopeus, vikasietoisuus ja tehokas muistin käsittely prosessissa tekevät Sparkista tulevaisuuden tekniikan.
Miksi tarvitsemme Apache Sparkkia?
Spark on yhden luukun työkalu reaaliaikaiseen streamin käsittelyyn, eräprosessointiin, kaavion luomiseen, koneoppimiseen, big data -analytiikkaan. Se tukee SQL: tä tietojen kyselyyn. Se on myös yhteensopiva Hadoopin ja muiden pilvipalvelujen tarjoajien, kuten Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, jne. Kanssa. Siinä on monimutkaisia algoritmeja isojen tietojen analysoinnille ja se tukee iteratiivista käsittelyä koneoppimiseen.
Kuka on oikea yleisö oppimaan Apache Spark -teknologioita?
Jokainen, joka haluaa analysoida suuria tietoja tai koneoppimista, voi olla oikea yleisö Apache Sparkille. Se on sopivin työkalu reaaliaikaiseen tiedonsiirtoon.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua uran kasvussa?
Apache Spark on seuraavan sukupolven tekniikka. Sen kanssa on helppo työskennellä, koska se tukee useita kieliä. Mutta kipinän oppiminen voi viedä sinut markkinoille, jotka ovat parhaiten palkkaavia.
johtopäätös
Apache Spark on seuraavan sukupolven tekniikka reaaliaikaiseen stream-tietojen käsittelyyn ja isojen tietojen käsittelyyn. Se on helppo oppia ja antaa tilaa uralle.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas siihen, mikä on Apache Spark. Tässä keskustelimme Apache Sparkin uran kasvusta, taidoista ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Kipinäkomennot
- Mikä on SQL Server?
- Kuinka asentaa Spark
- Mikä on Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Tietokehykset R: ssä
- Spark SQL: n liitostyypit (esimerkit)