Die Rolle von Apache Spark in Big Data und was es auszeichnet

Apache Spark hat sich zu einem viel zugänglicheren und überzeugenderen Ersatz für Hadoop entwickelt, die ursprüngliche Wahl für die Verwaltung von Big Data. Apache Spark ist, wie andere ausgefeilte Big-Data-Tools, extrem leistungsfähig und gut gerüstet, um riesige Datenmengen effizient zu bewältigen.
Lassen Sie uns Ihnen in diesem Blogbeitrag helfen, die Feinheiten von Apache Spark zu verdeutlichen.

Was ist Apache Spark?

Spark ist, sehr einfach ausgedrückt, eine universelle Datenverarbeitungs- und Verarbeitungs-Engine, die für den Einsatz in einer Vielzahl von Umständen geeignet ist. Datenwissenschaftler nutzen Apache Spark, um ihre Abfragen, Analysen und die Transformation von Daten zu verbessern. Zu den Aufgaben, die am häufigsten mit Spark ausgeführt werden, gehören interaktive Abfragen über große Datensätze hinweg, die Analyse und Verarbeitung von Streaming-Daten von Sensoren und anderen Quellen sowie maschinelle Lernaufgaben.
Spark wurde bereits 2009 an der University of California, Berkeley, eingeführt. Es fand bereits 2014 seinen Weg in den Inkubator der Apache Software Foundation und wurde 2014 zu einem der Projekte auf höchster Ebene der Stiftung befördert. Spark ist derzeit eines der am höchsten bewerteten Projekte der Stiftung. Die Gemeinschaft, die um das Projekt herum gewachsen ist, umfasst sowohl produktive individuelle Mitwirkende als auch kapitalkräftige Unterstützer von Unternehmen.

Von Anfang an wurde sichergestellt, dass die meisten Aufgaben im Arbeitsspeicher ausgeführt werden. Daher war es immer schneller und viel optimierter als andere Ansätze wie MapReduce von Hadoop, das Daten zwischen den einzelnen Verarbeitungsstufen auf und von Festplatten schreibt. Es wird behauptet, dass die In-Memory-Fähigkeit von Spark ihm eine 100-fache Geschwindigkeit verleiht als MapReduce von Hadoop. Dieser Vergleich ist jedoch nicht fair. Weil Spark unter Berücksichtigung der Geschwindigkeit entwickelt wurde, während Hadoop ideal für die Stapelverarbeitung entwickelt wurde (die nicht so viel Geschwindigkeit erfordert wie die Stream-Verarbeitung).

Was macht Spark?

Spark ist in der Lage, Petabytes an Daten gleichzeitig zu verarbeiten. Diese Daten werden über ein Cluster von Tausenden kooperierenden Servern verteilt – physisch oder virtuell. Apache Spark wird mit einem umfangreichen Satz von Bibliotheken und APIs geliefert, die alle gängigen Sprachen wie Python, R und Scala unterstützen. Spark wird häufig mit HDFS (Hadoop Distributed File System – das Datenspeichersystem von Hadoop) verwendet, kann aber genauso gut mit anderen Datenspeichersystemen integriert werden.

Einige typische Anwendungsfälle von Apache Spark sind:

• Spark-Streaming und -Verarbeitung: Heutzutage ist die Verwaltung von „Datenströmen“ eine Herausforderung für jeden Datenexperten. Diese Daten kommen regelmäßig, oft aus mehreren Quellen, und alle gleichzeitig an. Während eine Möglichkeit darin bestehen könnte, diese Daten auf Datenträgern zu speichern und nachträglich zu analysieren, würde dies den Unternehmen einen Verlust kosten. Ströme von Finanzdaten können beispielsweise in Echtzeit verarbeitet werden, um potenziell betrügerische Transaktionen zu identifizieren – und abzulehnen. Apache Spark hilft genau dabei.
• Maschinelles Lernen: Mit der steigenden Datenmenge werden auch ML-Ansätze immer praktikabler und genauer. Heutzutage kann die Software darauf trainiert werden, Auslöser zu identifizieren und darauf zu reagieren und dann dieselben Lösungen auf neue und unbekannte Daten anzuwenden. Die herausragende Funktion von Apache Spark, Daten im Arbeitsspeicher zu speichern, hilft bei schnelleren Abfragen und macht es daher zu einer ausgezeichneten Wahl für das Training von ML-Algorithmen.
• Interaktive Streaming-Analyse: Business-Analysten und Data Scientists möchten ihre Daten untersuchen, indem sie eine Frage stellen. Sie möchten nicht länger mit vordefinierten Abfragen arbeiten, um statische Dashboards für Verkäufe, Produktionslinienproduktivität oder Aktienkurse zu erstellen. Dieser interaktive Abfrageprozess erfordert Systeme wie Spark, die schnell reagieren können.
• Datenintegration: Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen produziert und sind selten sauber. ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) werden häufig durchgeführt, um Daten aus verschiedenen Systemen abzurufen, zu bereinigen, zu standardisieren und dann zur Analyse in einem separaten System zu speichern. Spark wird zunehmend eingesetzt, um den dafür erforderlichen Kosten- und Zeitaufwand zu reduzieren.

Unternehmen, die Apache Spark verwenden

Eine Vielzahl von Organisationen hat Apache Spark schnell unterstützt und sich mit ihm zusammengetan. Sie erkannten, dass Spark einen echten Mehrwert bietet, wie z. B. interaktive Abfragen und maschinelles Lernen.
Namhafte Unternehmen wie IBM und Huawei haben bereits eine beträchtliche Summe in diese Technologie investiert, und viele wachsende Startups bauen ihre Produkte in und um Spark herum. Beispielsweise gründete das Berkeley-Team, das für die Erstellung von Spark verantwortlich ist, Databricks im Jahr 2013. Databricks bietet eine gehostete End-to-End-Datenplattform, die von Spark betrieben wird.

Alle großen Hadoop-Anbieter beginnen damit, Spark neben ihren bestehenden Produkten zu unterstützen. Weborientierte Organisationen wie Baidu, das E-Commerce-Unternehmen Alibaba Taobao und das Social-Networking-Unternehmen Tencent nutzen alle Spark-basierte Operationen in großem Umfang. Um Ihnen einen Einblick in die Leistungsfähigkeit von Apache Spark zu geben: Tencent hat 800 Millionen aktive Benutzer, die täglich über 800 TB an Daten zur Verarbeitung generieren.

Neben diesen webbasierten Giganten sind auch Pharmaunternehmen wie Novartis auf Spark angewiesen. Mithilfe von Spark Streaming haben sie die Zeit reduziert, die erforderlich ist, um Modellierungsdaten in die Hände von Forschern zu bringen.

Was zeichnet Spark aus?

Schauen wir uns die Hauptgründe an, warum Apache Spark schnell zum Favoriten eines Datenwissenschaftlers geworden ist:

• Flexibilität und Zugänglichkeit: Mit einem so reichhaltigen Satz an APIs hat Spark dafür gesorgt, dass alle seine Funktionen unglaublich zugänglich sind. Alle diese APIs sind darauf ausgelegt, schnell und effizient mit Daten in großem Umfang zu interagieren, wodurch Apache Spark äußerst flexibel wird. Es gibt eine gründliche Dokumentation für diese APIs, die außerordentlich übersichtlich und unkompliziert geschrieben ist.
• Geschwindigkeit: Geschwindigkeit ist das, wofür Spark entwickelt wurde. Sowohl im Speicher als auch auf der Festplatte. Ein Team von Databricks verwendete Spark für die 100-TB-Benchmark-Herausforderung. Diese Herausforderung beinhaltet die Verarbeitung eines riesigen, aber statischen Datensatzes. Das Team konnte mit Spark in nur 23 Minuten 100 TB an Daten verarbeiten, die auf einer SSD gespeichert waren. Der vorherige Gewinner schaffte es in 72 Minuten mit Hadoop. Noch besser ist, dass Spark bei der Unterstützung interaktiver Abfragen von im Speicher gespeicherten Daten eine gute Leistung erbringt. In diesen Situationen soll Apache Spark 100-mal schneller sein als MapR.
• Unterstützung: Wie bereits erwähnt, unterstützt Apache Spark die meisten bekannten Programmiersprachen, darunter Java, Python, Scala und R. Spark bietet auch Unterstützung für die enge Integration mit einer Reihe von Speichersystemen außer nur HDFS. Darüber hinaus ist die Community hinter Apache Spark riesig, aktiv und international.

Fazit

Damit sind wir am Ende dieses Blogbeitrags angelangt. Wir hoffen, dass es Ihnen gefallen hat, sich mit den Details von Apache Spark vertraut zu machen. Wenn große Datenmengen Ihr Adrenalin in die Höhe treiben, empfehlen wir Ihnen, Apache Spark in die Hand zu nehmen und sich zu einem Vorteil zu machen!

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