Las 3 principales aplicaciones/casos de uso de Apache Spark y por qué es importante

Apache Spark es uno de los marcos de Big Data más apreciados por los desarrolladores y profesionales de Big Data de todo el mundo. En 2009, un equipo de Berkeley desarrolló Spark bajo la licencia de Apache Software Foundation y, desde entonces, la popularidad de Spark se ha extendido como la pólvora.

Hoy en día, las principales empresas como Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook y Netflix utilizan Spark. Según las últimas estadísticas , se prevé que el mercado mundial de Apache Spark crezca con una CAGR del 33,9 % entre 2018 y 2025.

Spark es un marco informático de clúster de código abierto con capacidad de procesamiento en memoria. Fue desarrollado en el lenguaje de programación Scala. Si bien es similar a MapReduce, Spark incluye muchas más características y capacidades que lo convierten en una herramienta eficiente de Big Data. La velocidad es la principal atracción de Spark. Ofrece muchas API interactivas en varios idiomas, incluidos Scala, Java, Python y R. Obtenga más información sobre la comparación de MapReduce y Spark.

Razones por las que Spark es tan popular

• Spark es el favorito de los desarrolladores, ya que les permite escribir aplicaciones en Java, Scala, Python e incluso R.
• Spark está respaldado por una comunidad de desarrolladores activa y también por una empresa dedicada: Databricks.
• Aunque la mayoría de las aplicaciones de Spark utilizan HDFS como capa de almacenamiento de archivos de datos subyacente, también es compatible con otras fuentes de datos como Cassandra, MySQL y AWS S3.
• Spark se desarrolló sobre el ecosistema Hadoop que permite una implementación fácil y rápida de Spark.
• De ser una tecnología de nicho, Spark ahora se ha convertido en una tecnología convencional, gracias a la pila cada vez mayor de datos generados por el número cada vez mayor de IoT y otros dispositivos conectados.

Leer: Papel de Apache Spark en Big Data y qué lo hace diferente

Aplicaciones de Apache Spark

A medida que la adopción de Spark en todas las industrias continúa aumentando de manera constante, está dando lugar a aplicaciones Spark únicas y variadas. Estas aplicaciones de Spark se están implementando y ejecutando con éxito en escenarios del mundo real. ¡Echemos un vistazo a algunas de las aplicaciones Spark más emocionantes de nuestro tiempo!

1. Procesamiento de datos de transmisión

El aspecto más maravilloso de Apache Spark es su capacidad para procesar datos de transmisión. Cada segundo, se genera una cantidad de datos sin precedentes a nivel mundial. Esto empuja a las empresas y negocios a procesar datos en grandes cantidades y analizarlos en tiempo real. La función Spark Streaming puede manejar esta función de manera eficiente. Al unificar capacidades de procesamiento de datos dispares, Spark Streaming permite a los desarrolladores usar un marco único para adaptarse a todos sus requisitos de procesamiento. Algunas de las mejores características de Spark Streaming son:

Streaming ETL: Streaming ETL de Spark limpia y agrega continuamente los datos antes de enviarlos a los repositorios de datos, a diferencia del complicado proceso de las herramientas ETL convencionales (extraer, transformar, cargar) utilizadas para el procesamiento por lotes en entornos de almacenamiento de datos: primero leen los datos, luego conviértalo a un formato compatible con la base de datos y, finalmente, escríbalo en la base de datos de destino.

Enriquecimiento de datos: esta función ayuda a enriquecer la calidad de los datos combinándolos con datos estáticos, lo que promueve el análisis de datos en tiempo real. Los especialistas en marketing en línea utilizan capacidades de enriquecimiento de datos para combinar datos históricos de clientes con datos de comportamiento de clientes en vivo para entregar anuncios personalizados y dirigidos a clientes en tiempo real.

Detección de eventos desencadenantes: la función de detección de eventos desencadenantes le permite detectar y responder rápidamente a comportamientos inusuales o "eventos desencadenantes" que podrían comprometer el sistema o crear un problema grave dentro de él.

Mientras que las instituciones financieras aprovechan esta capacidad para detectar transacciones fraudulentas, los proveedores de atención médica la utilizan para identificar cambios de salud potencialmente peligrosos en los signos vitales de un paciente y enviar automáticamente alertas a los cuidadores para que puedan tomar las medidas adecuadas.

Análisis de sesiones complejas: Spark Streaming le permite agrupar sesiones y eventos en vivo (por ejemplo, la actividad del usuario después de iniciar sesión en un sitio web/aplicación) y también analizarlos. Además, esta información se puede utilizar para actualizar continuamente los modelos de ML. Netflix utiliza esta función para obtener información sobre el comportamiento de los clientes en tiempo real en la plataforma y crear recomendaciones de programas más específicos para los usuarios.

2. Aprendizaje automático

Spark tiene habilidades de aprendizaje automático encomiables. Está equipado con un marco integrado para realizar análisis avanzados que le permite ejecutar consultas repetidas en conjuntos de datos. Esto, en esencia, es el procesamiento de algoritmos de aprendizaje automático. Machine Learning Library (MLlib) es uno de los componentes de ML más potentes de Spark.

Esta biblioteca puede realizar agrupamiento, clasificación, reducción de dimensionalidad y mucho más. Con MLlib, Spark se puede usar para muchas funciones de Big Data, como análisis de sentimientos, inteligencia predictiva, segmentación de clientes y motores de recomendación, entre otras cosas.

Otra aplicación digna de mención de Spark es la seguridad de la red. Al aprovechar los diversos componentes de Spark Stack, los proveedores/empresas de seguridad pueden inspeccionar los paquetes de datos en tiempo real para detectar cualquier rastro de actividad maliciosa. Spark Streaming les permite verificar cualquier amenaza conocida antes de pasar los paquetes al repositorio.

Cuando los paquetes llegan al repositorio, otros componentes de Spark los analizan más a fondo (por ejemplo, MLlib). De esta forma, Spark ayuda a los proveedores de seguridad a identificar y detectar amenazas a medida que surgen, lo que les permite solidificar la seguridad del cliente.

3. Computación en la niebla

Comprender el concepto de Fog Computing está profundamente entrelazado con el Internet de las Cosas. IoT prospera con la idea de incorporar objetos y dispositivos con sensores que pueden comunicarse entre sí y también con el usuario, creando así una red interconectada de dispositivos y usuarios. A medida que más y más usuarios adoptan plataformas IoT y más usuarios se unen a la red de dispositivos interconectados, la cantidad de datos generados está más allá de la comprensión.

A medida que IoT continúa expandiéndose, surge la necesidad de un sistema de procesamiento paralelo distribuido escalable para procesar grandes cantidades de datos. Desafortunadamente, las capacidades actuales de procesamiento y análisis de la nube no son suficientes para cantidades tan grandes de datos.

¿Cuál es la solución entonces? Capacidad de computación en la niebla de Spark.

Fog Computing descentraliza el procesamiento y almacenamiento de datos. Sin embargo, ciertas complejidades acompañan a Fog Computing: requiere baja latencia, procesamiento paralelo masivo de ML y algoritmos de análisis de gráficos increíblemente complejos. Gracias a los componentes vitales de la pila, como Spark Streaming, MLlib y GraphX ​​(un motor de análisis de gráficos), Spark se desempeña de manera excelente como una solución capaz de computación en la niebla.

Pensamientos concluyentes

Estas son las tres aplicaciones importantes de Spark que están ayudando a las empresas y organizaciones a crear avances significativos en los dominios de Big Data, Data Science e IoT.

Si está interesado en saber más sobre Big Data, consulte nuestro programa PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, que está diseñado para profesionales que trabajan y proporciona más de 7 estudios de casos y proyectos, cubre 14 lenguajes y herramientas de programación, prácticas talleres, más de 400 horas de aprendizaje riguroso y asistencia para la colocación laboral con las mejores empresas.

Aprenda cursos de desarrollo de software en línea de las mejores universidades del mundo. Obtenga Programas PG Ejecutivos, Programas de Certificado Avanzado o Programas de Maestría para acelerar su carrera.