Oversikt over gnistkomponenter
Se for deg at du har 1000 oppgaver tilgjengelig og veldig lite tid til å fullføre dem alle. Noen tilbyr deg hjelp ved å tilby ressurser som kan ta noen oppgaver av hånden og gjøre dem parallelt med deg slik at alle oppgavene blir fullført i tide. At noen er gnist for deg i databehandling. Apache Spark er et open source og distribuert klyngedatamenteringsramme for Big Data og gir en optimalisert tilnærming for å utføre analyser på store datasett. Den fungerer 100 ganger raskere enn Hadoop og gir forskjellige biblioteker for forskjellige formål som å utføre SQL-operasjoner, ML, streaming, grafbehandling, etc. Nedenfor ser vi de forskjellige gnistkomponentene i detalj.
Toppkomponenter av gnist
For øyeblikket har vi 6 komponenter i Spark Ecosystem som er Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX og SparkR. La oss se hva hver av disse komponentene gjør.
1. Gnistkjerne
Spark Core er, som navnet antyder, kjernenheten i en Spark-prosess. Den tar seg av oppgaveplanlegging, gjenoppretting av feil, minnestyring og inngang-utdata, osv. Tenk på det som noe som ligner CPU til en datamaskin. Den støtter programmeringsspråk som Java, Scala, Python og R og gir APIer for respektive språk som du kan bygge ETL-jobben din eller gjøre analyse. Alle de andre komponentene i Spark har egne API-er som er bygget oppå Spark Core. På grunn av sin parallelle prosesseringsmuligheter og beregning i minnet, kan Spark håndtere alle slags arbeidsmengder.
Spark Core kommer med en spesiell type datastruktur kalt RDD (Resilient Distribuerte Datasett) som distribuerer dataene over alle nodene i en klynge. RDDs arbeider med et lat evalueringsparadigme der beregningen blir husket og bare utført når det er nødvendig. Dette hjelper med å optimalisere prosessen ved bare å beregne de nødvendige objektene.
2. Spark SQL
Hvis du har jobbet med databaser, forstår du viktigheten av SQL. Ville det ikke være ekstremt overveldende hvis den samme SQL-koden fungerer N ganger raskere selv på et større datasett? Spark SQL hjelper deg med å manipulere data om Spark ved å bruke SQL. Den støtter JDBC- og ODBC-tilkoblinger som skaper en sammenheng mellom Java-objekter og eksisterende databaser, datavarehus og forretningsintelligensverktøy. Spark inneholder noe som heter Dataframes som er strukturert datainnsamling i form av kolonner og rader.
Spark lar deg jobbe med disse dataene med SQL. Dataframes tilsvarer relasjonstabeller, og de kan konstrueres fra alle eksterne databaser, strukturerte filer eller allerede eksisterende RDD-er. Dataframes har alle funksjonene i RDD som uforanderlig, spenstig, i minnet, men med en ekstra funksjon for å være strukturert og enkel å jobbe med. Dataframe API er også tilgjengelig i Scala, Python, R og Java.
3. Gniststreaming
Datastreaming er en teknikk der en kontinuerlig strøm av sanntidsdata blir behandlet. Det krever et rammeverk som gir lav latens for analyse. Spark Streaming gir det og også en høy gjennomstrømning, feiltolerant og skalerbar API for behandling av data i sanntid. Det abstraheres på den diskretiserte strømmen (DStream) som representerer en strøm av data delt inn i små partier. DStream er bygget på RDD og gjør at Spark Streaming fungerer sømløst med andre gnistkomponenter. Noen av de mest bemerkelsesverdige brukerne av Spark.
Streaming er Netflix, Pinterest og Uber. Spark Streaming kan integreres med Apache Kafka, som er en avkoblings- og bufferplattform for inngangsstrømmer. Kafka fungerer som det sentrale knutepunktet for sanntidsstrømmer som behandles ved hjelp av algoritmer i Spark Streaming.
4. Spark MLLib
Sparks viktigste attraksjon er å skalere opp beregningen massivt, og denne funksjonen er det viktigste kravet for ethvert maskinlæringsprosjekt. Spark MLLib er maskinlæringskomponenten i Spark som inneholder maskinlæringsalgoritmer som klassifisering, regresjon, gruppering og samarbeidende filtrering. Det tilbyr også et sted for ekstraksjon av funksjoner, reduksjon av dimensjonalitet, transformasjon, etc.
Du kan også lagre modellene og kjøre dem på større datasett uten å måtte bekymre deg for størrelsesproblemer. Den inneholder også verktøy for lineær algebra, statistikk og datahåndtering. På grunn av Sparks prosessering i minne, feiltoleranse, skalerbarhet og enkel programmering, kan du med hjelp av dette biblioteket kjøre iterative ML-algoritmer enkelt.
5. GraphX
Graph Analytics er i utgangspunktet å bestemme forholdene mellom objekter i en graf, for eksempel den korteste avstanden mellom to punkter. Dette hjelper er ruteoptimalisering. Spark GraphX API hjelper i grafen og graf-parallell beregning. Det forenkler grafanalyse og gjør det raskere og mer pålitelig. En av de viktigste og kjente applikasjonene for grafanalyse er Google Maps.
Den finner ut avstanden mellom to steder og gir et optimalt ruteforslag. Et annet eksempel kan være Facebook-vennens forslag. GraphX fungerer med både grafer og beregninger. Spark tilbyr en rekke grafalgoritmer som siderangering, tilkoblede komponenter, etikettutbredelse, SVD ++, sterkt tilkoblede komponenter og trekantall.
6. SparkR
R er det mest brukte statistiske språket som inneholder mer enn 10.000 pakker for forskjellige formål. Den brukte datarammer API som gjør det praktisk å jobbe med og gir også kraftige visualiseringer for dataforskerne til å analysere dataene sine grundig. Imidlertid støtter R ikke parallell behandling og er begrenset til mengden minne som er tilgjengelig i en enkelt maskin. Det er her SparkR kommer inn i bildet.
Spark utviklet en pakke kjent som SparkR som løser skalerbarhetsproblemet til R. Den er basert på distribuerte datarammer og gir også den samme syntaks som R. Sparks distribuerte prosesseringsmotor og Rs uten sidestykke interaktivitet, pakker, visualisering kombineres sammen for å gi Data Scientists hva de vil ha for sine analyser.
Konklusjon
Siden Spark er et generelt rammeverk, befinner det seg i et bredt spekter av applikasjoner. Spark blir mye brukt i de fleste big data applikasjoner på grunn av ytelse og pålitelighet. Alle disse komponentene i Spark blir oppdatert med nye funksjoner i hver nye utgivelse og gjør livene våre enklere.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til gnistkomponenter. Her diskuterer vi oversikten og topp 6 komponenter av gnist med en detaljert forklaring. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Topp 5 viktige bikubalternativer
- Talend Open Studio Components / Tools
- Topp 6 komponenter i IoT Ecosystem
- Hva er talentintegrering med fordeler?