Vad är Apache Spark?
Hadoop används länge av organisationer för dataanalys. Den viktigaste utmaningen med Hadoop är att det tar lång tid att köra frågor över en stor uppsättning data. För att hantera detta problem lanserade UC Berkeleys AMP Lab Apache Spark 2009. Apache Spark är en öppen källkodsmotor för big data-analys. Det är ett klusterdatasystem som är utformat för snabbare datoranvändning.
Förstå Apache Spark
Apache Spark är ett generellt ramverk för klusterdatorer. Det introducerades av UC Berkeleys AMP Lab 2009 som ett distribuerat datorsystem. Men senare underhålls av Apache Software Foundation från 2013 till datum. Spark är en ljusbaserad databehandlingsmotor designad för snabbare bearbetning av stor data. Den är baserad på Hadoops kartreduceringsmodell. Huvudfunktionen i Spark är processen i minnet som gör beräkningen snabbare. Det har sitt eget klusterhanteringssystem och det använder Hadoop för lagringsändamål.
Spark stöder batchapplikation, iterativ behandling, interaktiva frågor och strömningsdata. Det minskar bördan av att hantera separata verktyg för respektive arbetsbelastning.
Hur gör Apache Spark att arbeta så enkelt?
Spark är en kraftfull öppen källkodsmaskin för databehandling. Den är byggd för att göra stordatabehandling enklare och snabbare. Det stöder Java, Python, Scala och SQL vilket ger programmeraren frihet att välja vilket språk de är bekväma med och starta utvecklingen snabbt. Spark är baserat på MapReduce men till skillnad från MapReduce blandar det inte data från ett kluster till ett annat, Spark har bearbetning i minnet vilket gör det snabbare än MapReduce men ändå skalbart. Det kan användas för att bygga applikationsbibliotek eller utföra analyser på big data. Spark stöder lat utvärdering. Det betyder att den först kommer att vänta på den kompletta uppsättningen av instruktioner och sedan bearbeta den. Så antar att om användaren vill ha poster filtrerade efter datum, men han bara vill ha topp 10-poster. Spark hämtar bara 10 poster från det givna filtret snarare hämtar alla posten från filtret och visar sedan 10 som svaret. Detta sparar både tid och resurser.
Vad kan du göra med Apache Spark?
Med en gnista kan du utföra databasbehandling i realtid och batchbehandling. Bortsett från databehandling stöder gnista komplexa maskininlärningsalgoritmer. Det kan iterera igenom data snabbare. Spark har följande bibliotek för att stödja flera funktioner:
- MLlib är det bibliotek som tillhandahåller maskininlärningsfunktioner som kan gnista.
- GraphX är för skapande och bearbetning av graf.
- Spark SQL och Data frames-biblioteket är för att utföra SQL-operationer på data.
- Spark stream-biblioteket är för realtidsströmning av databehandling.
Arbetar med Apache Spark
Precis som MapReduce gnista fungerar på distribuerad dator tar den koden och Driver-programmet skapar ett jobb och skickar det till DAG Scheduler. DAG skapar jobbgrafik och skickar jobbet till Task Scheduler. Task Scheduler kör sedan jobbet genom ett klusterhanteringssystem.
Spark använder master / slavarkitektur, befälhavaren samordnar och distribuerar jobbet och vilar alla distribuerade system är slavarbetare. Huvudsystemet kallas ”Driver”.
Erforderliga färdigheter
Apache Spark är baserat på Java och det stöder också Scala, Python, R och SQL. Således kan en som har kunskap om något av dessa språk börja arbeta med Apache Spark.
Apache Spark är ett distribuerat datorsystem, så när man börjar med Apache Spark bör man också ha kunskap om hur distribuerad behandling fungerar. För att använda en gnista i analys kan någon som har kunskap om analytik göra det bästa av det.
Topp Apache gnistföretag
Nedan finns några toppföretag som använder Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Nokia-lösningar och nätverk
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Varför ska vi använda Apache Spark?
Spark är en distribuerad databehandlingsmotor som kan användas för databasbehandling i realtid. Trots att Hadoop redan fanns där på marknaden för Big databehandling, har Spark många förbättrade funktioner. Nedan är några av dessa funktioner:
- Hastighet : Även om gnista är baserad på MapReduce är den 10 gånger snabbare än Hadoop när det gäller stordatabehandling.
- Användbarhet: Spark stöder flera språk vilket gör det lättare att arbeta med.
- Sofistikerad Analytics: Spark tillhandahåller en komplex algoritm för Big Data Analytics och maskininlärning.
- Behandling i minne: Till skillnad från Hadoop flyttar Spark inte data in och ut ur klustret.
- Lat utvärdering: Det betyder att gnista väntar på att koden ska slutföras och sedan bearbeta instruktionen på ett så effektivt sätt som möjligt.
- Feltolerans: Gnisten har förbättrat feltoleransen än Hadoop. Både lagring och beräkning kan tolerera fel genom att säkerhetskopiera till en annan nod.
Omfattning
Framtiden handlar om big data och gnista tillhandahåller en rik uppsättning verktyg för att hantera den stora storleken på data i realtid. Den snabba belysningens snabba hastighet, feltolerans och effektiv minnesbehandling gör Spark till en framtida teknik.
Varför behöver vi Apache Spark?
En gnista är ett one-stop-verktyg för realtidsströmbearbetning, batchbehandling, grafskapning, maskininlärning, big data-analys. Det stöder SQL för att fråga informationen. Det är också kompatibelt med Hadoop och andra molnleverantörer som Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Det har komplexa algoritmer för big data-analys och stöder iterativ behandling för maskininlärning.
Vem är rätt publik för att lära sig Apache Spark-tekniker?
Alla som vill göra analyser på big data eller maskininlärning kan vara rätt publik för Apache Spark. Det är det mest lämpliga verktyget för realtidsströmning av databehandling.
Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?
Apache Spark är en nästa generations teknik. Det är lätt att arbeta med eftersom det stöder flera språk. Men lärande gnista kan landa dig i marknadens bäst betalande jobb med de bästa företagen.
Slutsats
Apache Spark är nästa generations teknik för databasbehandling i realtid och stordatabehandling. Det är lätt att lära sig och ger utrymme för en bra karriär.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till vad som är Apache Spark. Här diskuterade vi karriärtillväxt, färdigheter och fördelar med Apache-gnistan. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Gnistkommandon
- Vad är SQL Server?
- Hur man installerar gnista
- Vad är Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Dataramar i R
- Typer av sammanfogningar i Spark SQL (exempel)