Apache Spark Surgió como un poder esencial para los profesionales de datos que tienen que extraer rápidamente información de grandes conjuntos de datos. Como resultado, los analistas de datos están adoptando esta tecnología para elevar sus habilidades de análisis, simplificar los flujos de trabajo y acelerar el tiempo de vista. Con datos Al alcanzar volúmenes y complejidades sin precedentes, Apache Spark se ha convertido en una solución de referencia para cualquier persona que intente sobresalir en los datos basados en datos.
Apache Spark es un sistema de procesamiento distribuido de código abierto, diseñado específicamente para administrar enormes cargas de datos de alta velocidad. Además, obtiene un rendimiento de alta velocidad utilizando el almacenamiento en el caché en la memoria y la ejecución de la consulta optimizada, minimizando así los retrasos que a menudo se encuentran cuando se trata del disco de E/S. Por lo tanto, los analistas pueden realizar una consulta analítica más rápida en datos prácticamente de cualquier tamaño.
Curiosamente, es compatible con las abejas en Java, EscalerasPython y R. Por lo tanto, esta flexibilidad fomenta una gama más amplia de profesionales de datos a participar, ya sean ingenieros de datos, científicos de datos o analistas de negocios. Además, la capacidad de reutilizar el código a través de varias cargas de trabajo, como el procesamiento por lotes, el aprendizaje automático y el análisis de tiempo real, reduce la complejidad típicamente asociada a hacer malabarismos entre el marco múltiple.
Una historia corta
Apache Spark fue concebido originalmente en 2009 como un esfuerzo de investigación en la Universidad de California, el Amplam Berkeley (1). Como resultado, se desarrolló para superar las fases lentas y en varias fases del modelo MapRedce que dominante. En 2010 se publicó el primer documento que detalla la chispa, que ilustra cómo un marco en la memoria podría proporcionar un procesamiento iterativo rápido sin sacrificar la escalabilidad o la tolerancia a las fallas. Posteriormente, en 2013, Apache Spark Insertado en el estado de incubación en la Fundación Apache Software antes de convertirse en un proyecto de alto nivel en 2014. Hoy, Apache Spark se puede realizar en modo autónomo, en Mesos Apache o con mayor frecuencia en el clúster Apache Hadoop.
Apache Spark fue creado para enfrentar algunas limitaciones fundamentales de Mapreduce, en particular su dependencia de la redacción de datos intermedios sobre el disco entre las operaciones. En consecuencia, al memorizar en el caché de los datos en la memoria y consolidar las fases de procesamiento, Apache Spark reduce significativamente la sobrecarga comúnmente vista en los trabajos de la cubierta. Además, se necesita una abstracción conocida como conjunto de datos distribuidos de datos (RDD), lo que le permite reutilizar datos para actividades iterativas, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático que funcionan repetidamente en el mismo conjunto de datos. Las actividades se completan más rápido, aumentando la eficiencia general y permitiendo la exploración de datos casi reales.
Mientras Apache Spark Comparte una herencia común con Hadoop, difiere de diferentes maneras críticas. Comprender estas distinciones ayuda a los analistas de datos a tomar decisiones informadas sobre las mejores herramientas para sus casos de uso específicos.
A continuación se muestra una confrontación concisa que ilustra las diferencias clave entre los dos.
| Categoría | Apache Spark | Hadoop maprenduce |
| Modelo de ejecución | Procesa los datos en la memoria, reduciendo drásticamente el disco | Escribe datos intermedios en el disco después de cada operación |
| Velocidad y rendimiento | Ofrece análisis interactivos y en tiempo real gracias a los modelos de transmisión de micro-lotes o de transmisión. | Adecuado para lotería y trabajo orientado a la fecha larga |
| Nivel de almacenamiento | No tiene su propio sistema de almacenamiento y, a menudo, depende de HDF, Amazon S3 u otras tiendas externas | Incluye HDFS como solución de almacenamiento nativo |
| Integración de la carga de trabajo | Proporciona un motor unificado para el procesamiento por lotes, transmisión de tiempo real y aprendizaje automático | Generalmente integra otros motores como TEZ o Spark para administrar actividades especializadas. |
Apache Spark Cuenta con varios componentes básicos que funcionan perfectamente juntos, proporcionando un entorno versátil para los analistas de datos. Como resultado, estos módulos simplifican tareas complejas y reducen la necesidad de múltiples herramientas desconectadas.
- Núcleo de brillo: Administra funciones esenciales, como actividades de planificación y tolerancia a los errores y gestiona el procesamiento de datos distribuidos en múltiples nodos.
- Spark SQL: Impulso Analistas de datos Para realizar la consulta SQL o usar el manejo de datos de datos. También se integra bien con los almacenes de datos y herramientas de BI
- Transmisión de chispa: Procesa flujos continuos de datos que llegan casi en tiempo real. Utilice un enfoque de micro-lotes para un análisis coherente y confiable
- Mllib (estantería de aprendizaje automático): Incluye algoritmos integrados por clasificación, agrupación y recomendaciones. Además, simplifica la construcción de modelos para principiantes y profesionales avanzados
- Graphx: Se centra en la elaboración y el análisis de gráficos a gran escala. Ayuda a identificar relaciones, grupos y modelos en datos conectados
Apache Spark sigue siendo uno de los proyectos más activos en el Reino de Big Data porque ofrece numerosas ventajas. Se están dirigiendo más organizaciones a Apache Spark para responder a las necesidades de expansión de las actividades de base de datos de alta intensidad.
- Procesamiento de alta velocidad: Apache Spark utiliza el almacenamiento en caché en la memoria, lo que significa que puede realizar una consulta analítica hasta varias veces más rápido que los sistemas tradicionales. Los cálculos de idiotas, como las actividades de aprendizaje automático, ven aumentos significativos de rendimiento.
- Revelador: Abejas en java, escala, PitónY R mejora los equipos interfuncionales para colaborar de manera eficiente. Los operadores de alto nivel ocultan la complejidad del procesamiento distribuido, lo que hace que el desarrollo sea delgado.
- Funcionalidad multi-carbón: Apache SparkLa arquitectura admite trabajos por lotes, análisis de tiempo real y preguntas interactivas. Una aplicación puede combinar estas cargas de trabajo sin interrupción, reduciendo los gastos generales y la complejidad.
- Escalabilidad y tolerancia a la falla: Construido para administrar fácilmente los datos petibobe. La recuperación automática de errores garantiza que las cargas de trabajo estén completas incluso en caso de falla de nodo.
La adopción exitosa de Apache Spark a menudo se basa en estrategias prácticas que optimizan el rendimiento y evitan complejidades innecesarias. Por lo tanto, tenga en cuenta las siguientes sugerencias al distribuir Apache Spark:
- Use formatos columnares como parquet o orc para preguntas más rápidas
- Comprimir y particiones de partición de una manera reflexiva de reducir los gastos generales de almacenamiento
- Caché data frecuentemente accesible o RDD en los datos de la memoria
- Evitar la carga de datos repetitivos y reducir los cuellos de botella E/S
- Monitorear el tiempo de ejecución del trabajo para perfeccionar la memoria del ejecutor y el núcleo de la CPU
- Experimente con la configuración de Shuffle para mejorar la eficiencia de transferencia de datos
- Aproveche el diseño tolerante a las fallas de Spark Apache para flujos de trabajo ininterrumpidos
- Configurar el punto de control para proteger las aplicaciones de transmisión
Comienza en un viaje de Apache Spark comienza con la comprensión de los cimientos, que incluyen arquitecturas en grupos, transformaciones y acciones. Por lo tanto, tenga en cuenta el inicio con pequeños conjuntos de datos en una máquina local para dominar los fundamentos. A continuación, puede escalar sobre las distribuciones basadas en la nube una vez que se sienta cómodo para administrar cargas de trabajo más grandes. Además, los entornos interactivos como el cuaderno de datos de datos ofrecen configuraciones preconfiguradas que aceleran el aprendizaje y la experimentación.
A. Expansión de su conjunto de habilidades
La expansión de sus habilidades más allá de ver datos o SQL puede beneficiarse significativamente de su carrera. Recuerda ese dominio Apache Spark Solo puede ser el comienzo. Abre las puertas a roles más avanzados en el aprendizaje automático, en ingeniería de datos e incluso en análisis de tiempo real. Además, lo posiciona como un profesional versátil capaz de enfrentar desafíos de datos modernos en varios sectores.
B. Distribución de Apache Spark en la nube
Un número creciente de organizaciones elige distribuir Apache Spark en la nube debido a la escalabilidad, la confiabilidad y el flujo global que ofrecen plataformas en la nube. Además, los entornos en la nube permiten el aprovisionamiento de recursos a pedido, lo que facilita la adaptación rápidamente a las cargas de datos de los datos. Los servicios administrados como Amazon EMR o plataformas similares pueden simplificar todo el proceso de configuración, lo que permite que los analistas de datos se centren en la derivación de ideas en lugar de en la configuración de la infraestructura.
Sin duda, Apache Spark Revolucionar la forma en que los analistas de datos enfrentan conjuntos de datos enormes y en rápida evolución. Su procesamiento en la memoria, las abejas de varios idiomas y el ecosistema de las bibliotecas vibrantes lo convierten en una herramienta esencial en el mundo de hoy en función de los datos. Si quieres quedarte adelante, ahora es el momento perfecto para explorar Apache Spark. Para una guía estructurada, proyectos prácticos y expertos de expertos, considere el GoogleSeo en línea Cursos de ciencia de datos. Matricularse en GoogleSeo Para explotar el poder de Spark y modelar su futuro en el análisis de los datos.
Fuentes:
