Hva er Apache Spark?
Hadoop brukes lenge av organisasjoner for dataanalyse. Hovedutfordringen med Hadoop er at det tar lang tid å kjøre spørsmål over et stort sett med data. For å løse dette problemet lanserte UC Berkeleys AMP Lab Apache Spark i 2009. Apache Spark er en åpen kildekode-motor for big data-analyse. Det er et klyngedatasystem designet for raskere databehandling.
Forstå Apache Spark
Apache Spark er en generell beregningsramme for klynger. Det ble introdusert av UC Berkeleys AMP Lab i 2009 som et distribuert datasystem. Men senere vedlikeholdt av Apache Software Foundation fra 2013 til dato. Spark er en lysstyrt databehandlingsmotor designet for raskere behandling av store data. Den er basert på Hadoops Map Reduce-modell. Hovedfunksjonen i Spark er prosessen i minnet som gjør beregningen raskere. Det har sitt eget klyngestyringssystem og bruker Hadoop til lagringsformål.
Spark støtter batch-applikasjon, iterativ prosessering, interaktive spørsmål og streaming av data. Det reduserer belastningen ved å håndtere separate verktøy for den respektive arbeidsmengden.
Hvordan gjør Apache Spark arbeidet så enkelt?
Spark er en kraftig databehandlingsmotor med åpen kildekode. Den er bygget for å gjøre databehandlingen lettere og raskere. Den støtter Java, Python, Scala og SQL som gir programmereren frihet til å velge hvilket språk de er komfortable med og starte utviklingen raskt. Spark er basert på MapReduce, men i motsetning til MapReduce, stokker det ikke data fra en klynge til en annen, Spark har prosessering i minnet som gjør det raskere enn MapReduce, men likevel skalerbart. Det kan brukes til å bygge applikasjonsbiblioteker eller utføre analyser på big data. Spark støtter lat evaluering. Dette betyr at den først vil vente på det komplette settet med instruksjoner og deretter behandle det. Så antar at hvis brukeren vil ha poster som er filtrert etter dato, men han bare vil ha topp 10 poster. Spark henter bare 10 poster fra det gitte filteret, snarere henter alle postene fra filteret og viser 10 som svaret. Dette vil spare både tid og ressurser.
Hva kan du gjøre med Apache Spark?
Med en gnist kan du utføre sanntids databehandling samt batchbehandling. Bortsett fra databehandling støtter gnister komplekse maskinlæringsalgoritmer. Det kan iterere gjennom data raskere. Spark har følgende biblioteker for å støtte flere funksjoner:
- MLlib er biblioteket som gir maskinlæringsevner for å gnist.
- GraphX er for grafisk oppretting og prosessering.
- Spark SQL og Data frames-biblioteket er for å utføre SQL-operasjoner på data.
- Spark stream-biblioteket er for sanntids streaming av databehandling.
Jobber med Apache Spark
Akkurat som MapReduce gnist fungerer på distribuert databehandling, tar den koden og Driver-programmet oppretter en jobb og sender den til DAG Scheduler. DAG lager jobbgrafikk og sender jobben til oppgaveplanlegging. Task Scheduler kjører deretter jobben gjennom et klyngestyringssystem.
Spark bruker master / slavearkitektur, master koordinerer og distribuerer jobben og hviler alle distribuerte systemer er slavearbeider. Hovedsystemet kalles “Driver”.
Nødvendige ferdigheter
Apache Spark er basert på Java og støtter også Scala, Python, R og SQL. Dermed kan en som har kunnskap om noen av disse språkene begynne å jobbe med Apache Spark.
Apache Spark er et distribuert datasystem, så når man starter med Apache Spark, bør man også ha kunnskap om hvordan distribuert prosessering fungerer. For å bruke en gnist i analyser, kan noen som har kunnskap om analyser gjøre det beste ut av det.
Topp Apache gnistfirmaer
Nedenfor er noen få toppbedrifter som bruker Apache Spark:
- Amazon
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Hitachi Solutions
- IBM Almaden
- Nokia-løsninger og nettverk
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Turrådgiver
- Yahoo!
Hvorfor skal vi bruke Apache Spark?
Spark er en distribuert datamaskin som kan brukes til sanntids databehandling. Selv om Hadoop allerede var der i markedet for Big databehandling, har Spark mange forbedrede funksjoner. Nedenfor er noen av disse funksjonene:
- Hastighet : Selv om gnist er basert på MapReduce, er den 10 ganger raskere enn Hadoop når det kommer til big data-behandling.
- Brukervennlighet: Spark støtter flere språk og gjør det enklere å jobbe med.
- Sofistikert Analytics: Spark gir en kompleks algoritme for Big Data Analytics og maskinlæring.
- In-Memory Processing: I motsetning til Hadoop, flytter ikke Spark data inn og ut av klyngen.
- Lat evaluering: Det betyr at gnist venter på at koden skal fullføres og deretter behandle instruksjonen på en mest mulig effektiv måte.
- Feiltoleranse: Gnist har forbedret feiltoleranse enn Hadoop. Både lagring og beregning tåler feil ved å sikkerhetskopiere til en annen nod.
omfang
Framtid handler om big data og gnist gir et rikt sett med verktøy for å håndtere den store datastørrelsen i sanntid. Lysets raske hastighet, feiltoleranse og effektiv prosessering i minnet gjør Spark til en fremtidig teknologi.
Hvorfor trenger vi Apache Spark?
En gnist er et one-stop-verktøy for sanntids strømbehandling, batchbehandling, grafisk oppretting, maskinlæring, big data analytics. Den støtter SQL for spørring av dataene. Den er også kompatibel med Hadoop og andre nettskyleverandører som Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Den har komplekse algoritmer for big data-analyse og støtter iterativ prosessering for Machine Learning.
Hvem er det rette publikummet for å lære Apache Spark-teknologier?
Alle som vil gjøre noen analyser på big data eller maskinlæring, kan være det rette publikummet for Apache Spark. Det er det mest egnede verktøyet for sanntids streaming av databehandling.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Apache Spark er en neste generasjons teknologi. Det er lett å jobbe med gitt at den støtter flere språk. Men læringsgnist kan lande deg i markedets best betalte jobber med toppbedrifter.
Konklusjon
Apache Spark er neste generasjons teknologi for sanntids databehandling og big data-behandling. Det er enkelt å lære og gir rom for en flott karriere.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til hva som er Apache Spark. Her diskuterte vi karrierevekst, ferdigheter og fordeler med Apache-gnisten. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Gnistkommandoer
- Hva er SQL Server?
- Hvordan installere gnist
- Hva er Azure?
- Spark SQL Dataframe
- Datarammer i R
- Typer ledd i Spark SQL (eksempler)