Top 3 Apache Spark-Anwendungen / Anwendungsfälle und warum es wichtig ist

Apache Spark ist eines der beliebtesten Big-Data-Frameworks von Entwicklern und Big-Data-Profis auf der ganzen Welt. Im Jahr 2009 entwickelte ein Team in Berkeley Spark unter der Lizenz der Apache Software Foundation, und seitdem hat sich die Popularität von Spark wie ein Lauffeuer verbreitet.

Heute verwenden führende Unternehmen wie Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook und Netflix Spark. Laut den neuesten Statistiken wird der globale Apache Spark-Markt zwischen 2018 und 2025 voraussichtlich um 33,9 % CAGR wachsen.

Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework mit In-Memory-Verarbeitungsfähigkeit. Es wurde in der Programmiersprache Scala entwickelt. Obwohl es MapReduce ähnlich ist, bietet Spark viel mehr Funktionen und Fähigkeiten, die es zu einem effizienten Big-Data-Tool machen. Geschwindigkeit ist die Kernattraktion von Spark. Es bietet viele interaktive APIs in mehreren Sprachen, darunter Scala, Java, Python und R. Lesen Sie mehr über den Vergleich von MapReduce und Spark.

Gründe, warum Spark so beliebt ist

• Spark ist der Favorit von Entwicklern, da es ihnen ermöglicht, Anwendungen in Java, Scala, Python und sogar R zu schreiben.
• Spark wird von einer aktiven Entwickler-Community unterstützt und wird auch von einem engagierten Unternehmen unterstützt – Databricks.
• Obwohl die meisten Spark-Anwendungen HDFS als zugrunde liegende Datendateispeicherebene verwenden, ist es auch mit anderen Datenquellen wie Cassandra, MySQL und AWS S3 kompatibel.
• Spark wurde auf der Grundlage des Hadoop-Ökosystems entwickelt, das eine einfache und schnelle Bereitstellung von Spark ermöglicht.
• Spark hat sich von einer Nischentechnologie zu einer Mainstream-Technologie entwickelt, dank des ständig wachsenden Datenbergs, der durch die schnell wachsende Zahl von IoT- und anderen verbundenen Geräten generiert wird.

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Anwendungen von Apache Spark

Da die Akzeptanz von Spark branchenübergreifend stetig zunimmt, entstehen einzigartige und vielfältige Spark-Anwendungen. Diese Spark-Anwendungen werden erfolgreich in realen Szenarien implementiert und ausgeführt. Werfen wir einen Blick auf einige der aufregendsten Spark-Anwendungen unserer Zeit!

1. Verarbeitung von Streaming-Daten

Der wunderbarste Aspekt von Apache Spark ist seine Fähigkeit, Streaming-Daten zu verarbeiten. Jede Sekunde wird weltweit eine beispiellose Menge an Daten generiert. Dies zwingt Unternehmen und Unternehmen dazu, Daten in großen Mengen zu verarbeiten und in Echtzeit zu analysieren. Die Spark-Streaming-Funktion kann diese Funktion effizient handhaben. Durch die Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenverarbeitungsfunktionen ermöglicht Spark Streaming Entwicklern, ein einziges Framework zu verwenden, um alle ihre Verarbeitungsanforderungen zu erfüllen. Einige der besten Funktionen von Spark Streaming sind:

Streaming ETL – Sparks Streaming ETL bereinigt und aggregiert die Daten kontinuierlich, bevor sie in Datenrepositorys verschoben werden, im Gegensatz zu dem komplizierten Prozess herkömmlicher ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden), die für die Stapelverarbeitung in Data-Warehouse-Umgebungen verwendet werden – sie lesen die Daten zuerst und dann Konvertieren Sie es in ein datenbankkompatibles Format und schreiben Sie es schließlich in die Zieldatenbank.

Datenanreicherung – Diese Funktion hilft, die Datenqualität zu verbessern, indem sie mit statischen Daten kombiniert wird, wodurch die Datenanalyse in Echtzeit gefördert wird. Online-Vermarkter nutzen Datenanreicherungsfunktionen, um historische Kundendaten mit Live-Daten zum Kundenverhalten zu kombinieren, um Kunden personalisierte und zielgerichtete Anzeigen in Echtzeit zu liefern.

Erkennung von Trigger-Ereignissen – Mit der Funktion zur Erkennung von Trigger-Ereignissen können Sie ungewöhnliche Verhaltensweisen oder „Trigger-Ereignisse“, die das System gefährden oder ein ernsthaftes Problem darin verursachen könnten, umgehend erkennen und darauf reagieren.

Während Finanzinstitute diese Fähigkeit nutzen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen, nutzen Gesundheitsdienstleister sie, um potenziell gefährliche gesundheitliche Veränderungen der Vitalfunktionen eines Patienten zu erkennen und automatisch Warnungen an die Pflegekräfte zu senden, damit diese die entsprechenden Maßnahmen ergreifen können.

Komplexe Sitzungsanalyse – Mit Spark Streaming können Sie Live-Sitzungen und -Ereignisse (z. B. Benutzeraktivität nach dem Einloggen in eine Website/Anwendung) zusammenfassen und auch analysieren. Darüber hinaus können diese Informationen verwendet werden, um ML-Modelle kontinuierlich zu aktualisieren. Netflix verwendet diese Funktion, um Echtzeit-Einblicke in das Kundenverhalten auf der Plattform zu erhalten und gezieltere Show-Empfehlungen für die Benutzer zu erstellen.

2. Maschinelles Lernen

Spark verfügt über lobenswerte maschinelle Lernfähigkeiten. Es ist mit einem integrierten Framework zur Durchführung erweiterter Analysen ausgestattet, mit dem Sie wiederholte Abfragen von Datensätzen ausführen können. Dies ist im Wesentlichen die Verarbeitung von maschinellen Lernalgorithmen. Machine Learning Library (MLlib) ist eine der leistungsstärksten ML-Komponenten von Spark.

Diese Bibliothek kann Clustering, Klassifizierung, Dimensionsreduktion und vieles mehr durchführen. Mit MLlib kann Spark für viele Big-Data-Funktionen wie unter anderem Stimmungsanalyse, prädiktive Intelligenz, Kundensegmentierung und Empfehlungsmaschinen verwendet werden.

Eine weitere erwähnenswerte Anwendung von Spark ist die Netzwerksicherheit. Durch die Nutzung der verschiedenen Komponenten des Spark-Stacks können Sicherheitsanbieter/-unternehmen Datenpakete in Echtzeit untersuchen, um Spuren böswilliger Aktivitäten zu erkennen. Mit Spark Streaming können sie alle bekannten Bedrohungen überprüfen, bevor sie die Pakete an das Repository weiterleiten.

Wenn die Pakete im Repository ankommen, werden sie von anderen Spark-Komponenten (z. B. MLlib) weiter analysiert. Auf diese Weise hilft Spark Sicherheitsanbietern, Bedrohungen zu identifizieren und zu erkennen, sobald sie auftreten, und ermöglicht es ihnen so, die Client-Sicherheit zu festigen.

3. Nebel-Computing

Um das Konzept des Fog Computing zu verstehen, ist es eng mit dem Internet der Dinge verflochten. IoT lebt von der Idee, Objekte und Geräte mit Sensoren einzubetten, die untereinander und auch mit dem Benutzer kommunizieren können, und so ein vernetztes Netz von Geräten und Benutzern zu schaffen. Da immer mehr Benutzer IoT-Plattformen übernehmen und sich immer mehr Benutzer dem Netz miteinander verbundener Geräte anschließen, ist die Menge der generierten Daten unvorstellbar.

Da das IoT weiter expandiert, entsteht ein Bedarf an einem skalierbaren verteilten Parallelverarbeitungssystem zur Verarbeitung großer Datenmengen. Leider reichen die derzeitigen Verarbeitungs- und Analysefunktionen der Cloud für solch riesige Datenmengen nicht aus.

Was ist dann die Lösung? Sparks Fog Computing-Fähigkeit.

Fog Computing dezentralisiert die Datenverarbeitung und -speicherung. Fog Computing ist jedoch mit bestimmten Komplexitäten verbunden – es erfordert eine geringe Latenz, eine massiv parallele Verarbeitung von ML und unglaublich komplexe Graphanalysealgorithmen. Dank wichtiger Stack-Komponenten wie Spark Streaming, MLlib und GraphX ​​(eine Grafikanalyse-Engine) leistet Spark eine hervorragende Leistung als leistungsfähige Fog-Computing-Lösung.

Abschließende Gedanken

Dies sind die drei wesentlichen Anwendungen von Spark, die Unternehmen und Organisationen dabei helfen, bedeutende Durchbrüche in den Bereichen Big Data, Data Science und IoT zu erzielen.

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