Qu'est-ce que Apache Spark?
Hadoop est utilisé par les organisations pour l'analyse de données pendant longtemps. Le principal défi avec Hadoop est qu'il faut beaucoup de temps pour exécuter des requêtes sur un grand ensemble de données. Pour résoudre ce problème, le laboratoire AMP d'UC Berkeley a lancé Apache Spark en 2009. Apache Spark est un moteur open source pour l'analyse des mégadonnées. Il s'agit d'un système informatique en grappe conçu pour un calcul plus rapide.
Comprendre Apache Spark
Apache Spark est un cadre informatique de cluster à usage général. Il a été introduit par le laboratoire AMP d'UC Berkeley en 2009 en tant que système informatique distribué. Mais plus tard maintenu par Apache Software Foundation de 2013 à ce jour. Spark est un moteur informatique rapide d'éclairage conçu pour un traitement plus rapide de grandes tailles de données. Il est basé sur le modèle Map Reduce d'Hadoop. La principale caractéristique de Spark est son traitement en mémoire qui accélère le calcul. Il possède son propre système de gestion de cluster et utilise Hadoop à des fins de stockage.
Spark prend en charge les applications par lots, le traitement itératif, les requêtes interactives et le streaming de données. Il réduit la charge de gérer des outils distincts pour la charge de travail respective.
Comment Apache Spark facilite-t-il le travail?
Spark est un puissant moteur de traitement de données open source. Il est conçu pour faciliter et accélérer le traitement des mégadonnées. Il prend en charge Java, Python, Scala et SQL, ce qui donne au programmeur la liberté de choisir le langage avec lequel il est à l'aise et de démarrer rapidement le développement. Spark est basé sur MapReduce mais contrairement à MapReduce, il ne mélange pas les données d'un cluster à un autre, Spark a un traitement en mémoire qui le rend plus rapide que MapReduce mais toujours évolutif. Il peut être utilisé pour créer des bibliothèques d'applications ou effectuer des analyses sur les mégadonnées. Spark prend en charge l'évaluation paresseuse. Cela signifie qu'il attendra d'abord l'ensemble complet des instructions, puis le traitera. Supposons donc que l'utilisateur souhaite filtrer les enregistrements par date, mais qu'il ne souhaite que les 10 premiers enregistrements. Spark ne récupérera que 10 enregistrements du filtre donné plutôt que de récupérer tous les enregistrements du filtre, puis d'afficher 10 comme réponse. Cela permettra d'économiser du temps ainsi que des ressources.
Que pouvez-vous faire avec Apache Spark?
Avec une étincelle, vous pouvez effectuer un traitement des données de flux en temps réel ainsi qu'un traitement par lots. Outre le traitement des données, spark prend en charge des algorithmes d'apprentissage automatique complexes. Il peut parcourir les données plus rapidement. Spark possède les bibliothèques suivantes pour prendre en charge plusieurs fonctionnalités:
- MLlib est la bibliothèque qui fournit des capacités d'apprentissage automatique pour déclencher.
- GraphX est destiné à la création et au traitement de graphiques.
- La bibliothèque Spark SQL et Data frames sert à effectuer des opérations SQL sur les données.
- La bibliothèque de flux Spark est destinée au traitement des données en streaming en temps réel.
Travailler avec Apache Spark
Tout comme MapReduce spark fonctionne sur l'informatique distribuée, il prend le code et le programme Driver crée un travail et le soumet à DAG Scheduler. DAG crée un graphique de travail et soumet le travail au Planificateur de tâches. Le Planificateur de tâches exécute ensuite le travail via un système de gestion de cluster.
Spark utilise une architecture maître / esclave, le maître coordonne et distribue le travail et reste tous les systèmes distribués sont des travailleurs esclaves. Le système maître est appelé «Driver».
Compétences requises
Apache Spark est basé sur Java et prend également en charge Scala, Python, R et SQL. Ainsi, une personne connaissant l'une de ces langues peut commencer à travailler avec Apache Spark.
Apache Spark est un système informatique distribué, donc lorsque vous commencez avec Apache Spark, vous devez également avoir une connaissance du fonctionnement du traitement distribué. De plus, pour utiliser une étincelle dans l'analyse, une personne qui a des connaissances en analyse peut en tirer le meilleur parti.
Les meilleures sociétés Apache Spark
Voici quelques grandes entreprises qui utilisent Apache Spark:
- Amazone
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Solutions et réseaux Nokia
- DONNÉES NTT
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Trip Advisor
- Yahoo!
Pourquoi devrions-nous utiliser Apache Spark?
Spark est un moteur de calcul distribué qui peut être utilisé pour le traitement de données en temps réel. Bien que Hadoop soit déjà présent sur le marché du traitement des données volumineuses, Spark possède de nombreuses fonctionnalités améliorées. Voici quelques-unes de ces fonctionnalités:
- Vitesse : bien que l'étincelle soit basée sur MapReduce, elle est 10 fois plus rapide que Hadoop en ce qui concerne le traitement des mégadonnées.
- Facilité d'utilisation: Spark prend en charge plusieurs langues, ce qui facilite le travail avec.
- Analytique sophistiquée: Spark fournit un algorithme complexe pour l'analyse de Big Data et l'apprentissage automatique.
- Traitement en mémoire: contrairement à Hadoop, Spark ne déplace pas les données dans et hors du cluster.
- Évaluation paresseuse: cela signifie que Spark attend la fin du code, puis traite l'instruction de la manière la plus efficace possible.
- Tolérance aux pannes: Spark a amélioré la tolérance aux pannes que Hadoop. Le stockage et le calcul peuvent tous deux tolérer l'échec en sauvegardant sur un autre nœud.
Portée
L'avenir est une question de big data et spark fournit un ensemble riche d'outils pour gérer en temps réel la grande taille des données. Sa vitesse d'éclairage élevée, sa tolérance aux pannes et son traitement efficace en mémoire font de Spark une technologie d'avenir.
Pourquoi avons-nous besoin d'Apache Spark?
Une étincelle est un outil unique pour le traitement de flux en temps réel, le traitement par lots, la création de graphiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de mégadonnées. Il prend en charge SQL pour interroger les données. Il est également compatible avec Hadoop et d'autres fournisseurs de cloud comme Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Il possède des algorithmes complexes pour l'analyse des mégadonnées et prend en charge le traitement itératif pour le Machine Learning.
Quelle est la bonne audience pour apprendre les technologies Apache Spark?
Quiconque souhaite effectuer des analyses sur les mégadonnées ou l'apprentissage automatique peut être le bon public pour Apache Spark. C'est l'outil le plus approprié pour le traitement de données en streaming en temps réel.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle à progresser dans votre carrière?
Apache Spark est une technologie de nouvelle génération. Il est facile de travailler avec car il prend en charge plusieurs langues. Mais l'apprentissage de l'étincelle peut vous amener à des emplois les mieux rémunérés du marché avec les meilleures entreprises.
Conclusion
Apache Spark est une technologie de nouvelle génération pour le traitement des données en temps réel et le traitement des mégadonnées. C'est facile à apprendre et donne la possibilité d'une belle carrière.
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