トップ3のApacheSparkアプリケーション/ユースケースとその重要性
公開: 2020-01-22Apache Sparkは、世界中の開発者やビッグデータの専門家に最も愛されているビッグデータフレームワークの1つです。 2009年、BerkeleyのチームがApache Software Foundationライセンスの下でSparkを開発し、それ以来、Sparkの人気は山火事のように広がりました。
今日、Alibaba、Yahoo、Apple、Google、Facebook、Netflixなどのトップ企業がSparkを使用しています。 最新の統計によると、Apache Sparkの世界市場は2018年から2025年の間に33.9％のCAGRで成長すると予測されています。
Sparkは、インメモリ処理機能を備えたオープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークです。 これはScalaプログラミング言語で開発されました。 MapReduceに似ていますが、Sparkには、効率的なビッグデータツールとなる多くの機能が含まれています。 スピードはSparkの中心的な魅力です。 Scala、Java、Python、Rなどの複数の言語で多くのインタラクティブAPIを提供します。MapReduceとSparkの比較の詳細をご覧ください。
目次
Sparkがとても人気がある理由
- Sparkは、Java、Scala、Python、さらにはRでアプリケーションを作成できるため、開発者のお気に入りです。
- Sparkはアクティブな開発者コミュニティによって支えられており、専用の会社であるDatabricksによってもサポートされています。
- Sparkアプリケーションの大部分はHDFSを基盤となるデータファイルストレージレイヤーとして使用しますが、Cassandra、MySQL、AWSS3などの他のデータソースとも互換性があります。
- Sparkは、Sparkの簡単かつ迅速なデプロイを可能にするHadoopエコシステムの上に開発されました。
- ニッチなテクノロジーから、急増するIoTやその他の接続デバイスによって生成されるデータの山が増え続けているおかげで、Sparkは現在主流のテクノロジーになっています。
読む：ビッグデータにおけるApacheSparkの役割とその違い
ApacheSparkのアプリケーション
業界全体でのSparkの採用は着実に増加し続けているため、Sparkはユニークで多様なSparkアプリケーションを生み出しています。 これらのSparkアプリケーションは、実際のシナリオで正常に実装および実行されています。 私たちの時代の最もエキサイティングなSparkアプリケーションのいくつかを見てみましょう！
1.ストリーミングデータの処理
Apache Sparkの最も素晴らしい側面は、ストリーミングデータを処理する機能です。 毎秒、前例のない量のデータがグローバルに生成されます。 これにより、企業や企業はデータを大量に処理し、リアルタイムで分析するようになります。 Spark Streaming機能は、この機能を効率的に処理できます。 Spark Streamingは、異種のデータ処理機能を統合することにより、開発者が単一のフレームワークを使用してすべての処理要件に対応できるようにします。 SparkStreamingの最高の機能のいくつかは次のとおりです。
ストリーミングETL– SparkのストリーミングETLは、データウェアハウス環境でのバッチ処理に使用される従来のETL（抽出、変換、読み込み）ツールの複雑なプロセスとは異なり、データをデータリポジトリにプッシュする前に継続的にクリーンアップおよび集約します。最初にデータを読み取り、次にデータを読み取ります。データベース互換形式に変換し、最後にターゲットデータベースに書き込みます。
データエンリッチメント–この機能は、静的データと組み合わせることでデータの品質を向上させ、リアルタイムのデータ分析を促進します。 オンラインマーケターは、データエンリッチメント機能を使用して、過去の顧客データとライブの顧客行動データを組み合わせて、パーソナライズされたターゲット広告をリアルタイムで顧客に配信します。
トリガーイベント検出–トリガーイベント検出機能を使用すると、システムを危険にさらしたり、システム内に重大な問題を引き起こしたりする可能性のある異常な動作または「トリガーイベント」を迅速に検出して対応できます。
金融機関はこの機能を利用して不正な取引を検出しますが、医療提供者はこの機能を使用して、患者のバイタルサインの潜在的に危険な健康状態の変化を特定し、介護者にアラートを自動的に送信して適切な措置を講じることができます。
複雑なセッション分析– Spark Streamingを使用すると、ライブセッションとイベント（たとえば、Webサイト/アプリケーションにログインした後のユーザーアクティビティ）をグループ化し、それらを分析することができます。 さらに、この情報を使用して、MLモデルを継続的に更新できます。 Netflixはこの機能を使用して、プラットフォームでのリアルタイムの顧客行動の洞察を取得し、ユーザー向けのより的を絞った番組の推奨事項を作成します。
2.機械学習
Sparkには優れた機械学習機能があります。 データセットに対して繰り返しクエリを実行できる高度な分析を実行するための統合フレームワークが装備されています。 これは、本質的に、機械学習アルゴリズムの処理です。 機械学習ライブラリ（MLlib）は、Sparkの最も強力なMLコンポーネントの1つです。
このライブラリは、クラスタリング、分類、次元削減などを実行できます。 MLlibを使用すると、Sparkは、感情分析、予測インテリジェンス、顧客セグメンテーション、推奨エンジンなど、多くのビッグデータ機能に使用できます。
Sparkのもう1つの言及に値するアプリケーションは、ネットワークセキュリティです。 Sparkスタックのさまざまなコンポーネントを活用することで、セキュリティプロバイダー/企業はデータパケットをリアルタイムで検査して、悪意のあるアクティビティの痕跡を検出できます。 Spark Streamingを使用すると、パケットをリポジトリに渡す前に、既知の脅威をチェックできます。
パケットがリポジトリに到着すると、他のSparkコンポーネント（MLlibなど）によってさらに分析されます。 このように、Sparkは、セキュリティプロバイダーが脅威の出現時に脅威を識別および検出するのを支援し、それによってクライアントのセキュリティを強化できるようにします。
3.フォグコンピューティング
フォグコンピューティングの概念を理解することは、モノのインターネットと深く関わっています。 IoTは、オブジェクトやデバイスにセンサーを埋め込んで、相互に通信したり、ユーザーと通信したりできるようにするというアイデアに基づいて成長し、デバイスとユーザーの相互接続されたWebを作成します。 ますます多くのユーザーがIoTプラットフォームを採用し、相互接続されたデバイスのWebに参加するユーザーが増えるにつれて、生成されるデータの量は理解を超えています。
IoTの拡大が進むにつれ、大量のデータを処理するためのスケーラブルな分散並列処理システムが必要になります。 残念ながら、クラウドの現在の処理および分析機能は、このような大量のデータには十分ではありません。
それでは解決策は何ですか？ Sparkのフォグコンピューティング機能。
フォグコンピューティングは、データ処理とストレージを分散化します。 ただし、フォグコンピューティングには特定の複雑さが伴います。これには、低レイテンシ、MLの超並列処理、および非常に複雑なグラフ分析アルゴリズムが必要です。 Spark Streaming、MLlib、GraphX（グラフ分析エンジン）などの重要なスタックコンポーネントのおかげで、Sparkは有能なフォグコンピューティングソリューションとして優れたパフォーマンスを発揮します。
結論
これらは、企業や組織がビッグデータ、データサイエンス、およびIoTのドメインで重要なブレークスルーを生み出すのに役立つSparkの3つの重要なアプリケーションです。
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