Što je Apache Spark?
Hadoop organizacije koriste za analizu podataka dugo. Glavni izazov s Hadoop-om je taj da traje dugo vremena da bi se pokrenuli upiti preko velikog niza podataka. Da bi riješio taj problem, UC Berkeley-ov AMP laboratorij pokrenuo je Apache Spark 2009. godine. Apache Spark je motor otvorenog koda za veliku analizu podataka. To je računalni sustav klastera dizajniran za brže računanje.
Razumijevanje Apache iskre
Apache Spark je računalni okvir za klaster opće namjene. AMC laboratorija UC Berkeley uvela ga je 2009. kao distribuirani računalni sustav. Ali kasnije ih održava Apache Software Foundation od 2013. do danas. Spark je brzi računski motor sa svjetlom namijenjen za bržu obradu podataka velike veličine. Temelji se na Hadoopovom modelu smanjivanja karata. Glavna značajka Sparka je njegova obrada u memoriji koja računanje čini bržim. Ima vlastiti sustav upravljanja klasterima i koristi Hadoop za potrebe pohrane.
Spark podržava paketnu aplikaciju, iterativnu obradu, interaktivne upite i strujanje podataka. Smanjuje teret upravljanja odvojenim alatima za odgovarajuće radno opterećenje.
Kako Apache Spark olakšava rad?
Spark je snažan motor za obradu podataka otvorenog koda. Izgrađen je za lakšu i bržu obradu velikih podataka. Podržava Java, Python, Scala i SQL koji programeru pružaju slobodu odabira jezika koji im je ugodan i brzo započinju razvoj. Spark se zasniva na MapReduceu, ali za razliku od MapReducea, ne miješa podatke s jednog na drugi klaster, Spark ima obradu u memoriji što ga čini bržim od MapReducea, ali je ipak skalabilan. Može se koristiti za izgradnju knjižnica aplikacija ili za izvršavanje analitičkih podataka na velikim podacima. Spark podržava lijenu procjenu. To znači da će prvo pričekati cijeli set uputa, a zatim ga obraditi. Pretpostavimo da ako korisnik želi zapise filtrirane po datumu, ali želi samo prvih 10 zapisa. Spark će donijeti samo 10 zapisa iz datog filtra, a ne učitavanje svih zapisa iz filtra, a zatim će prikazati 10 kao odgovor. To će uštedjeti vrijeme kao i resurse.
Što možete učiniti s Apache Sparkom?
Uz iskru možete izvoditi obradu podataka u stvarnom vremenu i grupnu obradu. Osim obrade podataka iskra podržava složene algoritme strojnog učenja. Može brže ponoviti podatke. Spark ima sljedeće knjižnice za podršku višestrukih funkcija:
- MLlib je knjižnica koja pruža mogućnost strojnog učenja kako bi se postigla iskrenost.
- GraphX služi za izradu i obradu grafikona.
- Spark SQL i knjižnica okvira podataka su za izvođenje SQL operacija na podacima.
- Biblioteka iskrenja služi za obradu podataka u stvarnom vremenu.
Rad s Apache Sparkom
Baš kao što MapReduce iskra radi na raspodijeljenom računanju, on uzima kôd, a Driver program stvara posao i podnosi ga DAG Scheduleru. DAG kreira graf zadatka i predaje posao Rasporedu zadataka. Planer zadataka zatim zadatak vodi putem sustava upravljanja klasterima.
Spark koristi master / slave arhitekturu, master koordinira i distribuira posao, a ostatak svih distribuiranih sustava je robovski radnik. Glavni sustav naziva se "vozač".
Potrebne vještine
Apache Spark temelji se na Javi, a također podržava Scala, Python, R i SQL. Stoga osoba koja poznaje bilo koji od ovih jezika može započeti s radom s Apache Spark.
Apache Spark je distribuirani računalni sustav, tako da kada započnete s Apache Spark također treba imati znanje o načinu na koji funkcionira distribuirana obrada. Također, za korištenje iskra u analitičkoj praksi, onaj tko poznaje analitiku može iz toga najbolje.
Top Apache Spark Tvrtke
Ispod je nekoliko najboljih tvrtki koje koriste Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi rješenja
- IBM Almaden
- Nokia rješenja i mreže
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Savjetnik za putovanja
- Yahoo!
Zašto bismo trebali koristiti Apache Spark?
Spark je raspodijeljeni računalni motor koji se može koristiti za obradu podataka u stvarnom vremenu. Iako je Hadoop već bio na tržištu za veliku obradu podataka, Spark ima mnogo poboljšanih značajki. Ispod su neke od tih značajki:
- Brzina : Iako se iskra temelji na MapReduceu, 10 puta je brža od Hadoopa kada je u pitanju velika obrada podataka.
- Upotrebljivost: Spark podržava više jezika čime se olakšava rad.
- Sofisticirana analitika: Spark pruža složen algoritam za analizu velikih podataka i strojno učenje.
- Obrada u memoriji: Za razliku od Hadoopa, Spark ne premješta podatke u klaster i izvan njega.
- Lazy Evaluacija: To znači da iskra čeka da se kod dovrši, a zatim obradi upute na najučinkovitiji mogući način.
- Tolerancija pogreške: Spark je poboljšao toleranciju greške u odnosu na Hadoop. I pohrana i računanje mogu tolerirati neuspjeh sigurnosnim kopijama na drugi čvor.
djelokrug
Budućnost se sastoji od velikih podataka, a iskra pruža bogat set alata za obradu u velikoj veličini podataka u stvarnom vremenu. Njegova brza rasvjeta, otpornost na greške i učinkovita obrada memorije čine Spark tehnologiju budućnosti.
Zašto nam treba Apache Spark?
Iskra je alat na jednom mjestu za obradu tokova u stvarnom vremenu, serijsku obradu, izradu grafova, strojno učenje, veliku analizu podataka. Podržava SQL za postavljanje podataka. Kompatibilan je i s Hadoop-om i drugim pružateljima usluga oblaka poput Amazona, Google Cloud-a, Microsoft Azure-a itd. Ima složene algoritme za analizu velikih podataka i podržava iterativnu obradu za strojno učenje.
Tko je prava publika za učenje Apache Spark tehnologija?
Svatko tko želi učiniti nešto analitike na velikim podacima ili strojnom učenju može biti prava publika za Apache Spark. To je najprikladniji alat za obradu podataka u stvarnom vremenu.
Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?
Apache Spark je tehnologija nove generacije. Lako je raditi s obzirom da podržava više jezika. Ali iskra zbog učenja može vas naći na najbolje plaćenim tržištima s vrhunskim tvrtkama.
Zaključak
Apache Spark je tehnologija nove generacije za obradu podataka u stvarnom vremenu i za veliku obradu podataka. To je lako naučiti i daje prostor za sjajnu karijeru.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za ono što je Apache Spark. Ovdje smo razgovarali o rastu karijere, vještinama i prednostima iskre Apache. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Iskrene naredbe
- Što je SQL Server?
- Kako instalirati varnicu
- Što je Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Okviri podataka u R
- Vrste pridruživanja u Spark SQL-u (primjeri)