¿Qué es Apache Spark?
Las organizaciones utilizan Hadoop para el análisis de datos durante mucho tiempo. El principal desafío con Hadoop es que lleva mucho tiempo ejecutar consultas en un gran conjunto de datos. Para abordar este problema, el Laboratorio AMP de UC Berkeley lanzó Apache Spark en 2009. Apache Spark es un motor de código abierto para análisis de big data. Es un sistema informático en clúster diseñado para una informática más rápida.
Entendiendo Apache Spark
Apache Spark es un marco de cómputo de clúster de uso general. Fue introducido por el Laboratorio AMP de UC Berkeley en 2009 como un sistema informático distribuido. Pero más tarde mantenido por Apache Software Foundation desde 2013 hasta la fecha. Spark es un motor informático de iluminación rápida diseñado para un procesamiento más rápido de datos de gran tamaño. Se basa en el modelo Map Reduce de Hadoop. La característica principal de Spark es su procesamiento en memoria que hace que el cálculo sea más rápido. Tiene su propio sistema de administración de clúster y utiliza Hadoop para fines de almacenamiento.
Spark admite aplicaciones por lotes, procesamiento iterativo, consultas interactivas y transmisión de datos. Reduce la carga de administrar herramientas separadas para la carga de trabajo respectiva.
¿Cómo hace Apache Spark para que trabajar sea tan fácil?
Spark es un potente motor de procesamiento de datos de código abierto. Está diseñado para hacer que el procesamiento de big data sea más fácil y rápido. Es compatible con Java, Python, Scala y SQL, lo que le da al programador la libertad de elegir el idioma con el que se sienta cómodo e iniciar el desarrollo rápidamente. Spark se basa en MapReduce, pero a diferencia de MapReduce, no baraja los datos de un clúster a otro, Spark tiene un procesamiento en memoria que lo hace más rápido que MapReduce pero aún escalable. Se puede usar para construir bibliotecas de aplicaciones o realizar análisis en big data. Spark admite evaluación perezosa. Esto significa que primero esperará el conjunto completo de instrucciones y luego lo procesará. Entonces, suponga que si el usuario quiere registros filtrados por fecha, pero solo quiere los 10 registros principales. Spark buscará solo 10 registros del filtro dado, en lugar de buscar todos los registros del filtro y luego mostrará 10 como respuesta. Esto ahorrará tiempo y recursos.
¿Qué puedes hacer con Apache Spark?
Con una chispa, puede realizar el procesamiento de datos de flujo en tiempo real, así como el procesamiento por lotes. Además del procesamiento de datos, spark admite algoritmos de aprendizaje automático complejos. Puede recorrer los datos más rápido. Spark tiene las siguientes bibliotecas para soportar múltiples funcionalidades:
- MLlib es la biblioteca que proporciona capacidades de aprendizaje automático para provocar.
- GraphX es para la creación y procesamiento de gráficos.
- Spark SQL y la biblioteca de marcos de datos son para realizar operaciones SQL en datos.
- La biblioteca de Spark Stream es para el procesamiento de datos de transmisión en tiempo real.
Trabajando con Apache Spark
Al igual que MapReduce spark funciona en la informática distribuida, toma el código y el programa Driver crea un trabajo y lo envía al DAG Scheduler. DAG crea un gráfico de trabajo y lo envía al Programador de tareas. El Programador de tareas ejecuta el trabajo a través de un sistema de administración de clúster.
Spark utiliza la arquitectura maestro / esclavo, el maestro coordina y distribuye el trabajo y el resto todos los sistemas distribuidos son trabajadores esclavos. El sistema maestro se llama "Driver".
Habilidades requeridas
Apache Spark está basado en Java y también es compatible con Scala, Python, R y SQL. Por lo tanto, uno que tenga conocimiento de cualquiera de estos idiomas puede comenzar a trabajar con Apache Spark.
Apache Spark es un sistema informático distribuido, por lo que al comenzar con Apache Spark también se debe tener conocimiento de cómo funciona el procesamiento distribuido. Además, por usar una chispa en análisis, alguien que tiene conocimiento de análisis puede sacar el máximo provecho de él.
Principales empresas Apache Spark
A continuación se presentan algunas de las principales empresas que utilizan Apache Spark:
- Amazonas
- Alibaba Taobao
- Baidu
- eBay Inc.
- Soluciones Hitachi
- IBM Almaden
- Soluciones y redes Nokia
- NTT DATA
- Simba Technologies
- Stanford Dawn
- Asesor de viaje
- Yahoo!
¿Por qué deberíamos usar Apache Spark?
Spark es un motor informático distribuido que se puede utilizar para el procesamiento de datos en tiempo real. Aunque Hadoop ya estaba en el mercado para el procesamiento de Big Data, Spark tiene muchas características mejoradas. A continuación se presentan algunas de esas características:
- Velocidad : aunque la chispa se basa en MapReduce, es 10 veces más rápido que Hadoop cuando se trata de procesamiento de grandes datos.
- Facilidad de uso: Spark admite varios idiomas, lo que facilita el trabajo.
- Análisis sofisticado: Spark proporciona un algoritmo complejo para Big Data Analytics y Machine Learning.
- Procesamiento en memoria: a diferencia de Hadoop, Spark no mueve datos dentro y fuera del clúster.
- Evaluación diferida: significa que la chispa espera a que se complete el código y luego procesa la instrucción de la manera más eficiente posible.
- Tolerancia a fallas: Spark ha mejorado la tolerancia a fallas que Hadoop. Tanto el almacenamiento como la computación pueden tolerar fallas al realizar copias de seguridad en otro nodo.
Alcance
El futuro se trata de big data y spark proporciona un amplio conjunto de herramientas para manejar en tiempo real el gran tamaño de datos. Su velocidad de iluminación rápida, tolerancia a fallas y procesamiento eficiente en memoria hacen de Spark una tecnología futura.
¿Por qué necesitamos Apache Spark?
Una chispa es una herramienta única para el procesamiento de flujo en tiempo real, procesamiento por lotes, creación de gráficos, aprendizaje automático, análisis de big data. Es compatible con SQL para consultar los datos. También es compatible con Hadoop y otros proveedores de nube como Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure, etc. Tiene algoritmos complejos para análisis de big data y admite procesamiento iterativo para Machine Learning.
¿Quién es el público adecuado para aprender las tecnologías Apache Spark?
Cualquiera que quiera hacer un análisis de big data o aprendizaje automático puede ser la audiencia adecuada para Apache Spark. Es la herramienta más adecuada para el procesamiento de datos en tiempo real.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Apache Spark es una tecnología de próxima generación. Es fácil trabajar dado que es compatible con varios idiomas. Pero aprender chispa puede llevarte a los empleos mejor pagados del mercado con las principales empresas.
Conclusión
Apache Spark es la tecnología de próxima generación para el procesamiento de datos de flujo en tiempo real y el procesamiento de big data. Es fácil de aprender y da lugar a una gran carrera.
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