O que é o Apache Spark?
O Hadoop é usado pelas organizações para análise de dados por muito tempo. O principal desafio do Hadoop é que leva muito tempo para executar consultas em um grande conjunto de dados. Para solucionar esse problema, o AMP Lab da UC Berkeley lançou o Apache Spark em 2009. O Apache Spark é um mecanismo de código aberto para análise de big data. É um sistema de computação em cluster projetado para computação mais rápida.
Compreendendo o Apache Spark
O Apache Spark é uma estrutura de computação de cluster de uso geral. Foi introduzido pelo laboratório AMP da UC Berkeley em 2009 como um sistema de computação distribuído. Mas posteriormente mantido pela Apache Software Foundation de 2013 até a data. O Spark é um mecanismo de computação rápido para iluminação, projetado para um processamento mais rápido de grandes tamanhos de dados. É baseado no modelo Map Reduce do Hadoop. A principal característica do Spark é o processamento na memória, o que torna a computação mais rápida. Ele possui seu próprio sistema de gerenciamento de cluster e usa o Hadoop para fins de armazenamento.
O Spark suporta aplicativos em lote, processamento iterativo, consultas interativas e streaming de dados. Reduz o ônus de gerenciar ferramentas separadas para a respectiva carga de trabalho.
Como o Apache Spark torna o trabalho tão fácil?
O Spark é um poderoso mecanismo de processamento de dados de código aberto. Ele foi desenvolvido para facilitar e agilizar o processamento de grandes dados. Ele suporta Java, Python, Scala e SQL, o que dá ao programador a liberdade de escolher a linguagem que melhor lhe convier e iniciar o desenvolvimento rapidamente. O Spark é baseado no MapReduce, mas, diferentemente do MapReduce, ele não embaralha os dados de um cluster para outro, o Spark possui processamento na memória, o que o torna mais rápido que o MapReduce, mas ainda escalável. Ele pode ser usado para criar bibliotecas de aplicativos ou executar análises em big data. O Spark suporta avaliação lenta. Isso significa que primeiro aguardará o conjunto completo de instruções e depois o processará. Portanto, suponha que se o usuário deseja que os registros sejam filtrados por data, mas ele deseja apenas os 10 principais registros. O Spark buscará apenas 10 registros do filtro fornecido, em vez de buscar todos os registros do filtro e, em seguida, exibirá 10 como resposta. Isso economizará tempo e recursos.
O que você pode fazer com o Apache Spark?
Com uma centelha, você pode executar o processamento de dados de fluxo em tempo real, bem como o processamento em lote. Além do processamento de dados, o spark suporta algoritmos complexos de aprendizado de máquina. Ele pode percorrer os dados mais rapidamente. O Spark possui as seguintes bibliotecas para suportar múltiplas funcionalidades:
- MLlib é a biblioteca que fornece recursos de aprendizado de máquina para desencadear.
- GraphX é para criação e processamento de Graph.
- A biblioteca de quadros Spark SQL e de quadros de dados serve para executar operações SQL nos dados.
- A biblioteca de fluxo Spark é para processamento de dados de streaming em tempo real.
Trabalhando com o Apache Spark
Assim como o MapReduce spark funciona na computação distribuída, ele pega o código e o programa Driver cria um trabalho e o envia ao DAG Scheduler. O DAG cria um gráfico de trabalho e envia o trabalho ao Agendador de tarefas. O Agendador de tarefas executa o trabalho através de um sistema de gerenciamento de cluster.
O Spark usa a arquitetura mestre / escravo, o mestre coordena e distribui o trabalho e descansa todos os sistemas distribuídos são trabalhadores escravos. O sistema mestre é chamado de "Driver".
Habilidades necessárias
O Apache Spark é baseado em Java e também suporta Scala, Python, R e SQL. Portanto, quem tem conhecimento de qualquer um desses idiomas pode começar a trabalhar com o Apache Spark.
O Apache Spark é um sistema de computação distribuído, portanto, ao iniciar com o Apache Spark, também é necessário ter conhecimento de como o processamento distribuído funciona. Além disso, para usar uma centelha na análise, alguém que tenha conhecimento de análise pode tirar o melhor proveito dela.
Principais empresas Apache Spark
Abaixo estão algumas das principais empresas que estão usando o Apache Spark:
- Amazonas
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Soluções e redes Nokia
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Conselheiro de viagem
- Yahoo!
Por que devemos usar o Apache Spark?
O Spark é um mecanismo de computação distribuído que pode ser usado para processamento de dados de fluxo em tempo real. Embora o Hadoop já estivesse no mercado para processamento de Big Data, o Spark possui muitos recursos aprimorados. Abaixo estão alguns desses recursos:
- Velocidade : embora o spark seja baseado no MapReduce, é 10 vezes mais rápido que o Hadoop no que diz respeito ao processamento de big data.
- Usabilidade: O Spark suporta vários idiomas, facilitando o trabalho.
- Análise sofisticada: o Spark fornece um algoritmo complexo para Big Data Analytics e Machine Learning.
- Processamento na memória: Ao contrário do Hadoop, o Spark não move os dados para dentro e para fora do cluster.
- Avaliação Preguiçosa: Significa que o spark aguarda a conclusão do código e, em seguida, processa a instrução da maneira mais eficiente possível.
- Tolerância a falhas: o Spark melhorou a tolerância a falhas do que o Hadoop. Tanto o armazenamento quanto a computação podem tolerar falhas ao fazer backup em outro nó.
Escopo
O futuro é sobre big data e o spark fornece um rico conjunto de ferramentas para lidar com o tamanho grande de dados em tempo real. Sua velocidade rápida de iluminação, tolerância a falhas e processamento eficiente na memória fazem do Spark uma tecnologia futura.
Por que precisamos do Apache Spark?
Uma faísca é uma ferramenta completa para processamento de fluxo em tempo real, processamento em lote, criação de gráficos, aprendizado de máquina, análise de big data. Ele suporta SQL para consultar os dados. Também é compatível com o Hadoop e outros provedores de nuvem como Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Possui algoritmos complexos para análise de big data e suporta processamento iterativo para Machine Learning.
Qual é o público certo para aprender as tecnologias Apache Spark?
Qualquer pessoa que queira fazer algumas análises sobre big data ou aprendizado de máquina pode ser o público certo para o Apache Spark. É a ferramenta mais adequada para processamento de dados de streaming em tempo real.
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
O Apache Spark é uma tecnologia de última geração. É fácil trabalhar com isso, pois ele suporta vários idiomas. Mas a centelha de aprendizado pode levá-lo a empregos mais bem pagos no mercado com as principais empresas.
Conclusão
O Apache Spark é a tecnologia de última geração para processamento de dados de fluxo em tempo real e processamento de big data. É fácil de aprender e dá margem a uma ótima carreira.
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