Mis on Apache Spark?
Organisatsioonid kasutavad Hadoopi andmete analüüsimiseks pikka aega. Hadoopi peamine väljakutse on see, et suure andmehulga päringute tegemine võtab kaua aega. Selle probleemi lahendamiseks käivitas UC Berkeley AMP Lab 2009. aastal Apache Sparki. Apache Spark on avatud lähtekoodiga mootor suurte andmete analüüsi jaoks. See on klastri arvutisüsteem, mis on loodud kiiremaks andmetöötluseks.
Apache Sparki mõistmine
Apache Spark on üldotstarbeline klastri arvutamisraamistik. Selle tutvustas UC Berkeley AMP Lab 2009. aastal hajutatud arvutisüsteemina. Kuid hiljem hooldas seda Apache Tarkvara Sihtasutus aastast 2013 kuni kuupäevani. Spark on valgustuskiirusega mootor, mis on loodud suuremahuliste andmete kiiremaks töötlemiseks. See põhineb Hadoopi mudelil Map Reduce. Sparki peamine omadus on mälusisene töötlemine, mis muudab arvutamise kiiremaks. Sellel on oma klastrihaldussüsteem ja see kasutab ladustamiseks Hadoopi.
Spark toetab pakkide rakendust, iteratiivset töötlemist, interaktiivseid päringuid ja voogesituse andmeid. See vähendab vastava tööriistakoormuse jaoks eraldi tööriistade haldamise koormust.
Kuidas teeb Apache Spark töötamise nii lihtsaks?
Spark on võimas avatud lähtekoodiga andmetöötlusmootor. See on loodud suure andmetöötluse lihtsustamiseks ja kiirendamiseks. See toetab Java, Python, Scala ja SQL, mis annab programmeerijale vabaduse valida mis keelt nad tunnevad, ning alustada kiiret arendust. Spark põhineb MapReduce'il, kuid erinevalt MapReduce'ist ei hajuta see andmeid ühest klastrist teise. Sparkil on mälustöötlus, mis muudab selle kiiremaks kui MapReduce, kuid on siiski skaleeritav. Seda saab kasutada rakenduse raamatukogude ehitamiseks või suurandmete analüüsi tegemiseks. Spark toetab laiska hindamist. See tähendab, et ta kõigepealt ootab täielikku juhendit ja seejärel töötleb seda. Oletame siis, kui kasutaja soovib kuupäeva järgi filtreeritud kirjeid, kuid soovib ainult 10 parimat kirjet. Spark tõmbab antud filtrist ainult 10 kirjet, selle asemel, et tõmmata filtrilt kõik kirjed ja kuvama vastusena 10 kirjet. See säästab aega ja ressursse.
Mida saate Apache Sparkiga teha?
Sädemega saate teostada nii reaalajas vooandmete töötlemist kui ka pakettöötlust. Lisaks andmetöötlusele toetab säde keerulisi masinõppe algoritme. See saab andmete kaudu kiiremini iteeruda. Sparkil on mitmete funktsioonide toetamiseks järgmised teegid:
- MLlib on raamatukogu, mis pakub masinõppe võimalusi sädemeks.
- GraphX on graafiku loomiseks ja töötlemiseks.
- Spark SQL ja andmeraamide kogu on ette nähtud andmete SQL-i toimingute tegemiseks.
- Spark stream-teek on reaalajas voogesituse andmetöötluseks.
Töö Apache Sparkiga
Nii nagu MapReduce'i säde töötab hajutatud arvutis, võtab see koodi ja draiveriprogramm loob töö ja edastab selle DAG-i plaanijale. DAG loob töögraafiku ja edastab selle tööülesannete plaanijale. Seejärel töötab Task Scheduler töö läbi klastrihaldussüsteemi.
Spark kasutab ülem- / orjaarhitektuuri, ülem koordineerib ja jaotab tööd ning ülejäänud hajutatud süsteemid on orjatöötajad. Põhisüsteemi kutsutakse “draiveriks”.
Vajalikud oskused
Apache Spark põhineb Java-l ja toetab ka Scala, Python, R ja SQL. Seega võib mõni neist keeltest teadlik Apache Sparkiga koostööd tegema hakata.
Apache Spark on hajutatud arvutisüsteem, nii et Apache Sparkiga alustades peaks olema teadmisi ka selle kohta, kuidas hajutatud töötlemine töötab. Analüütikas sädeme kasutamise eest saab keegi, kes omab analüütikat, sellest kõige paremini kasu saada.
Parimad Apache Spark ettevõtted
Allpool on toodud mõned populaarsemad ettevõtted, kes kasutavad Apache Sparki:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi lahendused
- IBM Almaden
- Nokia lahendused ja võrgud
- NTT ANDMED
- Simba Technologies
- Stanfordi koit
- Reisinõustaja
- Yahoo!
Miks peaksime Apache Sparki kasutama?
Spark on hajutatud arvutimootor, mida saab kasutada voo andmete töötlemiseks reaalajas. Ehkki Hadoop oli juba Big andmetöötluse turul olemas, on Sparkil palju täiustatud funktsioone. Allpool on mõned neist funktsioonidest:
- Kiirus : kuigi säde põhineb MapReduce'il, on see suurte andmetöötlustegevuses Hadoopist kümme korda kiirem.
- Kasutatavus: Spark toetab mitut keelt, muutes sellega töötamise lihtsamaks.
- Keerukas analüüs: Spark pakub keeruka algoritmi suurandmete analüüsi ja masinõppe jaoks.
- Mälusisene töötlemine: erinevalt Hadoopist ei liigu Spark andmeid klastrisse ega sealt välja.
- Laisk hindamine: see tähendab, et säde ootab koodi täitmist ja töötlemist siis kõige tõhusamal viisil.
- Veatolerants: säde on parandanud tõrketaluvust kui Hadoop. Mõlemad salvestusruumid ja arvutused taluvad tõrkeid varundamise teel teise sõlme.
Reguleerimisala
Tulevik on seotud suurandmetega ja säde pakub rikkalikku tööriistakomplekti suurte andmete mahu reaalajas käsitlemiseks. Kiire valgustus, tõrketaluvus ja tõhus mäluprotseduur muudavad Sparksi tulevikutehnoloogiaks.
Miks me Apache Sparki vajame?
Säde on ühekordne tööriist reaalajas voo töötlemiseks, pakkide töötlemiseks, graafiku loomiseks, masinõppeks, suurandmete analüüsiks. See toetab SQL-i andmete päringuks. See ühildub ka Hadoopi ja teiste pilveteenuse pakkujatega nagu Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure jne. Sellel on keerulised algoritmid suurandmete analüüsi jaoks ja see toetab masinõppe korduvat töötlemist.
Kes on Apache Sparki tehnoloogiate õppimiseks õige publik?
Apache Sparki jaoks võib õige publik olla igaüks, kes soovib analüüsida suurandmeid või masinõpet. See on kõige sobivam tööriist reaalajas voogesituse andmetöötluseks.
Kuidas see tehnoloogia aitab teid karjääri kasvamisel?
Apache Spark on järgmise põlvkonna tehnoloogia. Sellega on lihtne töötada, kuna see toetab mitut keelt. Kuid sädeme õppimine võib teid juhtida parimate ettevõtete tasustatavatel töökohtadel.
Järeldus
Apache Spark on järgmise põlvkonna tehnoloogia reaalajas vooandmete töötlemiseks ja suurandmete töötlemiseks. Seda on lihtne õppida ja see annab võimaluse suurepäraseks karjääriks.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend sellest, mis on Apache Spark. Siin arutasime Apache Sparki karjäärikasvu, oskusi ja eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Sädeme käsud
- Mis on SQL Server?
- Kuidas installida säde
- Mis on Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Andmeraamid R-s
- Spark SQL-i liitumiste tüübid (näited)