Apache Spark

Apache Spark — это система распределенных вычислений с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки больших объемов данных в пакетном и потоковом режимах. Spark широко используется такими крупными компаниями, как Amazon, eBay и Yahoo! благодаря своей скорости и эффективности по сравнению с другими инструментами, такими как Hadoop. Разработчики выигрывают от использования высокоуровневых операторов Spark, которые позволяют быстрее кодировать и обрабатывать данные. Spark особенно полезен для обработки плохо структурированных и неструктурированных данных.

История

Матей Захария, румынско-канадский ученый, широко известен своим значительным вкладом в разработку Apache Spark. Захария начал работу над проектом во время учебы в аспирантуре Калифорнийского университета в 2009 году. Годом позже он выпустил проект под лицензией BSD. Первоначальная реализация Spark была написана в основном на языке Scala, но позже был добавлен код на Java, что позволило разработчикам создавать распределенные приложения и на этом языке.

В 2013 году, через три года после того, как Захария инициировал проект, Apache Spark был передан в Apache Software Foundation. К следующему году он стал основным проектом Apache, работающим под лицензией Apache 2.0.

Apache Spark использует архитектуру Resilient Distributed Dataset (RDD), которая эффективно управляет разнообразными данными на узлах кластера. Кластер представлен в виде циклического направленного графа, в котором узлы представляют наборы данных, а ребра — операции. Для работы с RDD используются такие абстракции, как Dataframe API и Dataset API. Многие организации используют Spark в кластерах, состоящих из тысяч узлов, демонстрируя его масштабируемость и широкое распространение.

Хотя Spark по своей сути не является частью Apache Hadoop, он полностью совместим с экосистемой Hadoop. Запуск Hadoop вместе со Spark не требует дополнительных навыков, а кластер Spark может быть запущен вручную. Узлы кластера могут быть запущены с помощью YARN, а данные могут храниться в распределенной файловой системе Hadoop (HDFS). Для целей разработки и тестирования можно использовать псевдо распределенный режим, при котором каждый узел кластера имеет одно вычислительное ядро CPU.

Особенности Apache Spark

Apache Spark обеспечивает высокий уровень гибкости и совместимости с рядом систем управления кластерами, включая Hadoop и Mesos. Он легко интегрируется с популярными системами хранения данных, такими как Hadoop Distributed File System (HDFS), OpenStack Swift, Cassandra и Amazon S3. Кроме того, Spark поддерживает множество языков программирования, таких как Scala, Python, Java, R, а также языки .NET, такие как C# и F#.

Чтобы облегчить разработку на различных языках, Spark предоставляет несколько API, включая Scala, Java, Python, R и Spark SQL. Эти API позволяют разработчикам использовать возможности Spark для пакетной и потоковой обработки неструктурированных данных, а также для создания эффективных и масштабируемых распределенных приложений. Кроме того, Spark предлагает богатый набор встроенных функций, которые упрощают работу с большими наборами данных и выполнение сложных операций.

Благодаря широкой языковой поддержке, универсальным API и встроенным функциям Apache Spark позволяет разработчикам эффективно обрабатывать и анализировать данные, что дает им возможность решать проблемы больших данных и создавать сложные приложения.

Почему используют именно Apache Spark

Apache Spark заслужил репутацию одной из лучших библиотек с открытым исходным кодом для параллельной обработки данных на компьютерных кластерах, получив признание как разработчиков, так и исследователей больших данных. Она обладает замечательной масштабируемостью, способна работать на одном ноутбуке или масштабироваться до тысяч серверов, причем доступны и облачные решения. Исключительная производительность и эффективное использование ресурсов делают его универсальной платформой для обработки больших данных, что позволяет использовать его для решения широкого круга задач анализа данных.

Помимо пакетной обработки, Spark предоставляет инструменты для обработки потоковых данных, включая SQL, Streaming, MLLib и GraphX. Это делает его особенно выгодным для приложений, связанных с системами Интернета вещей (IoT) и бизнес-приложениями на основе машинного обучения. Например, Spark можно использовать для таких задач, как прогнозирование оттока клиентов или оценка финансовых рисков.

Благодаря унифицированному набору библиотек моделирования, поддерживающих такие популярные языки программирования, как Python и R, а также интеграции с широко используемыми веб-фреймворками, такими как Node.js и Django, Spark привлекает как исследователей, так и веб-разработчиков. Он также широко используется в публичных облачных средах, где организации имеют возможность приобретать отдельные услуги, такие как хранение данных. Универсальность Spark в решении различных задач обработки данных способствовала его широкому распространению во многих отраслях.

Преимущества Apache Spark 

Apache Spark предлагает несколько ключевых преимуществ в области обработки больших данных:

1. Скорость. Spark славится своими возможностями высокоскоростной обработки данных. Он может выполнять приложения в памяти, что позволяет значительно ускорить обработку данных по сравнению с Hadoop. Способность Spark минимизировать циклы чтения-записи на диск и использовать промежуточные данные для хранения в памяти способствует замечательной скорости. Он может выполнять приложения в сто раз быстрее в памяти и в десять раз быстрее на диске, чем Hadoop.
2. Простота. Spark предоставляет полный набор библиотек, которые упрощают выполнение основных высокоуровневых операций над устойчивыми распределенными наборами данных (RDD). Простота использования отличает Spark от многих других инструментов для работы с большими данными, делая его более доступным для разработчиков и пользователей с разным уровнем знаний.
3. Обработка больших данных. Spark оптимизирован для эффективной и быстрой вычислительной обработки, что делает его отличным выбором для работы с крупномасштабными данными. Однако его производительность может снижаться по сравнению с Hadoop MapReduce, когда ресурсов памяти недостаточно для обработки очень больших массивов данных.
4. Функциональность. Spark предлагает широкий спектр функциональных возможностей, что отличает его от Hadoop MapReduce. Он может активировать операции в памяти, обеспечивая более быстрое время обработки. Spark также поддерживает обработку практически в реальном времени, что делает его хорошо подходящим для задач обработки графов. Кроме того, Spark включает специальный API под названием GraphX, который облегчает вычисления с графами.
5. Машинное обучение (ML). Spark включает встроенную библиотеку ML, которая предоставляет богатый набор алгоритмов для решения задач машинного обучения. Это устраняет необходимость в установке дополнительного программного обеспечения или драйверов, что делает удобной интеграцию возможностей машинного обучения в приложения для разработчиков.