Mi az Apache Spark?
A Hadoop-ot a szervezetek sokáig használják az adatok elemzésére. A Hadoop fő kihívása az, hogy hosszú ideig tart a nagy adatkészletre vonatkozó lekérdezések futtatása. A probléma megoldása érdekében az UC Berkeley AMP Lab 2009-ben elindította az Apache Spark-ot. Az Apache Spark nyílt forráskódú motor a nagy adatok elemzésére. Ez egy fürtszámítási rendszer, amelyet a gyorsabb számításhoz terveztek.
Az Apache Spark megértése
Az Apache Spark egy általános célú fürtszámítási keret. Az UC Berkeley AMP Lab bevezette 2009-ben, mint elosztott számítási rendszer. De később az Apache Software Foundation fenntartotta 2013-tól napjainkig. A Spark egy gyorsan világító motor, amelyet nagy méretű adatok gyorsabb feldolgozására terveztek. A Hadoop Map Reduce modelljén alapul. A Spark fő jellemzője a memóriában történő feldolgozás, amely gyorsabbá teszi a számítást. Saját fürtkezelő rendszerrel rendelkezik, és tárolási célokra használja a Hadoop szoftvert.
A Spark támogatja a kötegelt alkalmazásokat, az iteratív feldolgozást, az interaktív lekérdezéseket és az adatfolyamokat. Csökkenti a különféle eszközök kezelésének terheit az adott munkaterheléshez.
Hogyan könnyíti meg az Apache Spark a munkát?
A Spark hatékony nyílt forráskódú adatfeldolgozó motor. A nagy adatfeldolgozás egyszerűbbé és gyorsabbá tételére készült. Támogatja a Java, a Python, a Scala és az SQL szolgáltatásokat, amelyek lehetőséget adnak a programozónak, hogy választhassa meg a megfelelő nyelvet, és gyorsan elindítsa a fejlesztést. A Spark a MapReduce-en alapul, de a MapReduce-del ellentétben nem keveri el az adatokat egyik fürtről a másikra. A Spark memória közbeni feldolgozással rendelkezik, ami gyorsabbá teszi, mint a MapReduce, de még mindig méretezhető. Használható alkalmazáskönyvtárak felépítéséhez vagy nagy adatok elemzéséhez. A Spark támogatja a lusta értékelést. Ez azt jelenti, hogy először megvárja a teljes utasításkészletet, majd feldolgozza. Tehát tegyük fel, ha a felhasználó dátum szerint szűrt rekordokat akar, de csak az első tíz rekordot akarja. A Spark mindössze 10 rekordot fog lehívni az adott szűrőről, hanem az összes rekord lekérése a szűrőből, majd 10-et jelenít meg válaszként. Ez időt és erőforrásokat takarít meg.
Mit tehet az Apache Spark-nal?
Szikra segítségével valós idejű adatfolyam-feldolgozást, valamint kötegelt feldolgozást is végezhet. Az adatfeldolgozáson kívül a szikra támogatja a bonyolult gépi tanulási algoritmusokat. Az adatok révén gyorsabban ismétlődik. A Spark a következő könyvtárakkal támogatja a több funkciót:
- Az MLlib a könyvtár, amely gépi tanulási képességeket biztosít a szikrahoz.
- A GraphX a grafikon létrehozására és feldolgozására szolgál.
- A Spark SQL és az Adatkeretek könyvtár az SQL műveletek végrehajtására szolgál.
- A Spark stream könyvtár valós idejű adatfolyam-feldolgozásra szolgál.
Munka az Apache Spark-tal
Csakúgy, mint a MapReduce szikra az elosztott számítástechnikán, úgy a kódot elviszi, és az illesztőprogram program létrehoz egy feladatot, és elküldi azt a DAG Ütemezőnek. A DAG létrehoz grafikonokat, és elküldi a feladatot a Feladat ütemezőnek. A Feladatütemező ezután a fürtkezelő rendszeren keresztül futtatja a feladatot.
A Spark mester / szolga architektúrát használ, a mester koordinálja és elosztja a feladatot, a többi pedig minden elosztott rendszer rabszolga. A fő rendszert „Driver” -nek hívják.
Szükséges készségek
Az Apache Spark Java alapú, és támogatja a Scala, Python, R és SQL fájlokat is. Így az egyik nyelv ismerete elkezdheti az Apache Spark használatát.
Az Apache Spark egy elosztott számítástechnikai rendszer, tehát az Apache Spark-kal való induláskor ismernie kell az elosztott feldolgozás működését. Az is, hogy az elemzésben szikrát használnak, valaki, aki ismeri az elemzést, a lehető legtöbbet hozhatja ki belőle.
Legjobb Apache Spark cégek
Az alábbiakban bemutatunk néhány legnépszerűbb céget, amelyek Apache Spark-ot használnak:
- amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Nokia megoldások és hálózatok
- NTT ADATOK
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Utazási tanácsadó
- Jehu!
Miért kellene az Apache Spark-ot használni?
A Spark egy elosztott számítástechnikai motor, amely valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz használható. Bár a Hadoop már ott volt a nagy adatfeldolgozás piacán, a Sparknak sok továbbfejlesztett funkciója van. Az alábbiakban bemutatjuk ezeket a funkciókat:
- Sebesség : Noha a szikra a MapReduce-en alapul, tízszer gyorsabb, mint a Hadoop, amikor nagy adatfeldolgozásról van szó.
- Használhatóság: A Spark több nyelvet támogat, így megkönnyíti a munkát.
- Kifinomult elemzés: A Spark összetett algoritmust biztosít a Big Data Analytics és a Machine Learning számára.
- Memórián belüli feldolgozás: A Hadoop-nal ellentétben a Spark nem mozgatja az adatokat a klaszterbe és ki.
- Lusta értékelés: Ez azt jelenti, hogy a szikra várja meg, hogy a kód kitöltse, majd a lehető leghatékonyabban dolgozza fel az utasítást.
- Hibatolerancia: A Spark javította a hibatűrést, mint a Hadoop. A tárolás és a számítás is elviselheti a kudarcot, ha egy másik csomópontra készít biztonsági másolatot.
terület
A jövő a nagy adatokról szól, és a spark gazdag eszközkészletet biztosít a nagy méretű adatok valós idejű kezeléséhez. Gyorsan megvilágító sebessége, hibatűrő képessége és hatékony memória-feldolgozása teszi a Spark jövőbeli technológiává.
Miért van szükségünk az Apache Spark-ra?
A szikra egyablakos eszköz valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz, kötegelt feldolgozáshoz, gráfkészítéshez, gépi tanuláshoz, nagy adatelemzéshez. Támogatja az SQL-t az adatok lekérdezéséhez. Kompatibilis a Hadoop-szal és más felhőszolgáltatókkal is, például az Amazon, a Google Cloud, a Microsoft Azure stb.
Ki a megfelelő közönség az Apache Spark technológiák tanulásához?
Bárki, aki elemzést kíván végezni nagy adatokkal vagy gépi tanulással kapcsolatban, lehet a megfelelő közönség az Apache Spark számára. Ez a legmegfelelőbb eszköz valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz.
Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?
Az Apache Spark egy következő generációs technológia. Könnyen kezelhető, mivel több nyelvet támogat. De a szikra megtanulása a legjobban fizető munkahelyeken vezetheti fel a vezető cégeket.
Következtetés
Az Apache Spark új generációs technológia valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz és nagy adatfeldolgozáshoz. Könnyen megtanulható és nagyszerű karriert kínál.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Apache Spark-hoz. Itt megvitattuk az Apache Spark karrier növekedését, készségeit és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Spark parancsok
- Mi az SQL Server?
- A Spark telepítése
- Mi az Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Adatkeretek R-ben
- Csatlakozás típusai a Spark SQL-ben (példák)