أهم 3 تطبيقات Apache Spark / حالات الاستخدام وسبب أهميتها

يعد Apache Spark أحد أكثر أطر عمل البيانات الضخمة المحبوبة للمطورين ومحترفي البيانات الضخمة في جميع أنحاء العالم. في عام 2009 ، طور فريق في Berkeley Spark بموجب ترخيص Apache Software Foundation ، ومنذ ذلك الحين ، انتشرت شعبية Spark كالنار في الهشيم.

اليوم ، تستخدم الشركات الكبرى مثل Alibaba و Yahoo و Apple و Google و Facebook و Netflix Spark. وفقًا لآخر الإحصائيات ، من المتوقع أن ينمو السوق العالمي Apache Spark بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 33.9٪ بين 2018 و 2025.

Spark هو إطار مفتوح المصدر للحوسبة العنقودية مع قدرة معالجة داخل الذاكرة. تم تطويره في لغة البرمجة Scala. على الرغم من أنه مشابه لـ MapReduce ، إلا أن Spark تحزم الكثير من الميزات والإمكانيات التي تجعلها أداة فعالة للبيانات الضخمة. السرعة هي الجاذبية الأساسية لسبارك. يوفر العديد من واجهات برمجة التطبيقات التفاعلية بلغات متعددة ، بما في ذلك Scala و Java و Python و R. اقرأ المزيد حول مقارنة MapReduce & Spark.

الأسباب التي تجعل Spark تحظى بشعبية كبيرة

• يعد Spark هو المفضل لدى المطورين لأنه يسمح لهم بكتابة تطبيقات بلغة Java و Scala و Python وحتى R.
• Spark مدعوم من قبل مجتمع مطور نشط ، كما أنه مدعوم من قبل شركة مخصصة - Databricks.
• على الرغم من أن غالبية تطبيقات Spark تستخدم HDFS كطبقة تخزين أساسية لملف البيانات ، إلا أنها متوافقة أيضًا مع مصادر البيانات الأخرى مثل Cassandra و MySQL و AWS S3.
• تم تطوير Spark على قمة نظام Hadoop البيئي الذي يسمح بالنشر السهل والسريع لـ Spark.
• من كونها تقنية متخصصة ، أصبحت Spark الآن تقنية سائدة ، بفضل الكومة المتزايدة باستمرار من البيانات الناتجة عن الأعداد المتزايدة من إنترنت الأشياء والأجهزة المتصلة الأخرى.

قراءة: دور Apache Spark في البيانات الضخمة وما الذي يجعلها مختلفة

تطبيقات اباتشي سبارك

نظرًا لاستمرار استخدام Spark عبر الصناعات في الارتفاع بشكل مطرد ، فقد أدى ذلك إلى ولادة تطبيقات Spark الفريدة والمتنوعة. يتم تنفيذ وتنفيذ تطبيقات Spark بنجاح في سيناريوهات العالم الحقيقي. دعنا نلقي نظرة على بعض تطبيقات Spark الأكثر إثارة في عصرنا!

1. معالجة تدفق البيانات

أروع جانب في Apache Spark هو قدرته على معالجة تدفق البيانات. كل ثانية ، يتم إنشاء كمية غير مسبوقة من البيانات على مستوى العالم. يدفع هذا الشركات والشركات إلى معالجة البيانات بكميات كبيرة وتحليلها في الوقت الفعلي. يمكن لميزة Spark Streaming التعامل مع هذه الوظيفة بكفاءة. من خلال توحيد إمكانات معالجة البيانات المتباينة ، يسمح Spark Streaming للمطورين باستخدام إطار عمل واحد لاستيعاب جميع متطلبات المعالجة الخاصة بهم. بعض أفضل ميزات Spark Streaming هي:

دفق ETL - يقوم Spark's Streaming ETL بتنظيف وتجميع البيانات باستمرار قبل دفعها إلى مستودعات البيانات ، على عكس العملية المعقدة لأدوات ETL التقليدية (الاستخراج والتحويل والتحميل) المستخدمة لمعالجة الدُفعات في بيئات مستودعات البيانات - يقرؤون البيانات أولاً ، ثم قم بتحويله إلى تنسيق متوافق مع قاعدة البيانات ، وأخيراً اكتبه إلى قاعدة البيانات الهدف.

إثراء البيانات - تساعد هذه الميزة في إثراء جودة البيانات من خلال دمجها مع البيانات الثابتة ، وبالتالي تعزيز تحليل البيانات في الوقت الفعلي. يستخدم المسوقون عبر الإنترنت إمكانات إثراء البيانات لدمج بيانات العملاء التاريخية مع بيانات سلوك العملاء الحية لتقديم إعلانات مخصصة ومستهدفة للعملاء في الوقت الفعلي.

اكتشاف حدث الزناد - تسمح لك ميزة اكتشاف حدث المشغل بالكشف الفوري والاستجابة للسلوكيات غير المعتادة أو "إطلاق الأحداث" التي قد تعرض النظام للخطر أو تخلق مشكلة خطيرة بداخله.

بينما تستفيد المؤسسات المالية من هذه القدرة لاكتشاف المعاملات الاحتيالية ، يستخدمها مقدمو الرعاية الصحية لتحديد التغيرات الصحية الخطيرة المحتملة في العلامات الحيوية للمريض وإرسال التنبيهات تلقائيًا إلى مقدمي الرعاية حتى يتمكنوا من اتخاذ الإجراءات المناسبة.

تحليل الجلسة المعقدة - يسمح لك Spark Streaming بتجميع الجلسات والأحداث الحية (على سبيل المثال ، نشاط المستخدم بعد تسجيل الدخول إلى موقع ويب / تطبيق) معًا وتحليلها أيضًا. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام هذه المعلومات لتحديث نماذج ML باستمرار. تستخدم Netflix هذه الميزة للحصول على رؤى سلوك العملاء في الوقت الفعلي على النظام الأساسي ولإنشاء توصيات عرض أكثر استهدافًا للمستخدمين.

2. تعلم الآلة

تتمتع Spark بقدرات جديرة بالثناء على التعلم الآلي. وهي مجهزة بإطار عمل متكامل لأداء التحليلات المتقدمة التي تسمح لك بتشغيل الاستعلامات المتكررة على مجموعات البيانات. هذا ، في جوهره ، هو معالجة خوارزميات التعلم الآلي. مكتبة التعلم الآلي (MLlib) هي واحدة من أقوى مكونات ML في Spark.

يمكن لهذه المكتبة إجراء التجميع والتصنيف وتقليل الأبعاد وغير ذلك الكثير. مع MLlib ، يمكن استخدام Spark للعديد من وظائف البيانات الضخمة مثل تحليل المشاعر والذكاء التنبئي وتجزئة العملاء ومحركات التوصية ، من بين أشياء أخرى.

تطبيق آخر جدير بالذكر من Spark هو أمان الشبكة. من خلال الاستفادة من المكونات المتنوعة لمكدس Spark ، يمكن لمقدمي / شركات الأمن فحص حزم البيانات في الوقت الحقيقي لعمليات التفتيش للكشف عن أي آثار للنشاط الضار. يمكّنهم Spark Streaming من التحقق من أي تهديدات معروفة قبل تمرير الحزم إلى المستودع.

عندما تصل الحزم إلى المستودع ، يتم تحليلها بشكل أكبر بواسطة مكونات Spark الأخرى (على سبيل المثال ، MLlib). بهذه الطريقة ، تساعد Spark موفري الأمن على تحديد واكتشاف التهديدات عند ظهورها ، وبالتالي تمكينهم من تعزيز أمان العميل.

3. حوسبة الضباب

إن فهم مفهوم حوسبة الضباب مرتبط بشدة بإنترنت الأشياء. يزدهر إنترنت الأشياء بفكرة تضمين الكائنات والأجهزة بأجهزة استشعار يمكنها التواصل فيما بينها ومع المستخدم أيضًا ، وبالتالي إنشاء شبكة مترابطة من الأجهزة والمستخدمين. نظرًا لأن المزيد والمزيد من المستخدمين يستخدمون منصات إنترنت الأشياء وانضمام المزيد من المستخدمين إلى شبكة الأجهزة المترابطة ، فإن كمية البيانات التي يتم إنشاؤها لا يمكن فهمها.

مع استمرار إنترنت الأشياء في التوسع ، ظهرت الحاجة إلى نظام معالجة متوازية موزعة قابلة للتطوير لمعالجة كميات هائلة من البيانات. لسوء الحظ ، فإن إمكانات المعالجة والتحليل الحالية للسحابة ليست كافية لمثل هذه الكميات الهائلة من البيانات.

ما الحل إذن؟ قدرة Spark's Fog Computing.

تعمل تقنية Fog Computing على إضفاء اللامركزية على معالجة البيانات وتخزينها. ومع ذلك ، تصاحب حوسبة الضباب بعض التعقيدات - فهي تتطلب زمن انتقال منخفض ، ومعالجة متوازية على نطاق واسع لـ ML ، وخوارزميات تحليلات الرسوم البيانية المعقدة بشكل لا يصدق. بفضل مكونات المكدس الحيوية مثل Spark Streaming و MLlib و GraphX ​​(محرك تحليل الرسم البياني) ، يعمل Spark بشكل ممتاز كحل فعال لحوسبة الضباب.

أفكار ختامية

هذه هي التطبيقات الثلاثة المهمة لـ Spark التي تساعد الشركات والمؤسسات على تحقيق اختراقات مهمة في مجالات البيانات الضخمة وعلوم البيانات وإنترنت الأشياء.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.