Tutorial de Apache Spark para principiantes: aprenda Apache Spark con ejemplos

Introducción

Los datos están en todas partes, desde los registros de clientes de una pequeña startup hasta los estados financieros de una gran empresa multinacional. Las empresas utilizan estos datos generados para comprender cómo se está desempeñando su negocio y dónde pueden mejorar. Peter Sondergaard, vicepresidente sénior de Gartner Research, dijo que la información es el petróleo del siglo XXI y que la analítica puede considerarse el motor de combustión.

Pero a medida que las empresas crecen, también lo hacen sus clientes, partes interesadas, socios comerciales y productos. Entonces, la cantidad de datos que tienen que manejar se vuelve enorme.

Todos estos datos deben analizarse para crear mejores productos para sus clientes. Pero los terabytes de datos producidos por segundo no se pueden manejar con hojas de Excel y libros de registro. Grandes conjuntos de datos pueden ser manejados por herramientas como Apache Spark.

Entraremos en los detalles del software a través de una introducción a Apache Spark .

¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un marco informático de clúster de código abierto . Es básicamente un sistema de procesamiento de datos que se utiliza para manejar grandes cargas de trabajo y conjuntos de datos. Puede procesar grandes conjuntos de datos rápidamente y también distribuir estas tareas en múltiples sistemas para facilitar la carga de trabajo. Tiene una API simple que reduce la carga de los desarrolladores cuando se sienten abrumados por los dos términos: ¡procesamiento de big data y computación distribuida!

El desarrollo de Apache Spark comenzó como un proyecto de investigación de código abierto en AMPLab de UC Berkeley por Matei Zaharia , quien es considerado el fundador de Spark. En 2010, bajo una licencia BSD, el proyecto fue de código abierto. Más tarde, se convirtió en un proyecto incubado por Apache Software Foundation en 2013. Este se convirtió en uno de los principales proyectos de la empresa en 2014.

En 2015, Spark contó con más de 1000 contribuyentes al proyecto. Esto lo convirtió en uno de los proyectos más activos en Apache Software Foundation y también en el mundo de los grandes datos. Más de 200 empresas han estado apoyando este proyecto desde 2009.

Pero, ¿por qué toda esta locura por Spark?

Esto se debe a que Spark es capaz de manejar toneladas de datos y procesarlos a la vez. Estos datos se pueden distribuir en miles de servidores físicos o virtuales conectados. Tiene un gran conjunto de API y bibliotecas que funcionan con varios lenguajes de programación como Python, R, Scala y Java. Admite la transmisión de datos, tareas complicadas como el procesamiento de gráficos y también el aprendizaje automático. Además, las características que cambian el juego de Apache Spark hacen que su demanda sea muy alta.

Es compatible con una amplia gama de bases de datos como HDFS de Hadoop, Amazon S3 y bases de datos NoSQL como MongoDB, Apache HBase, MapR Database y Apache Cassandra. También es compatible con Apache Kafka y MapR Event Store.

Arquitectura Apache Spark

Después de explorar la introducción de Apache Spark, ahora aprenderemos sobre su estructura. Obtenga más información sobre la arquitectura Apache.

Su arquitectura está bien definida y tiene dos componentes principales:

Conjuntos de datos distribuidos resistentes (RDD)

Esta es una colección de elementos de datos que se almacenan en los nodos trabajadores del clúster de Spark. Un clúster es una colección distribuida de máquinas donde puede instalar Spark. Los RDD se denominan resistentes, ya que son capaces de reparar los datos en caso de falla. Se denominan distribuidos, ya que se distribuyen en varios nodos de un clúster.

Spark admite dos tipos de RDD:

• Conjuntos de datos de Hadoop creados a partir de archivos en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop)
• Colecciones paralelas basadas en colecciones de Scala

Los RDD se pueden utilizar para dos tipos de operaciones que son:

• Transformaciones: estas operaciones se utilizan para crear RDD.
• Acciones: se utilizan para indicar a Spark que realice algunos cálculos y devuelva el resultado al controlador. Aprenderemos más sobre los controladores en las próximas secciones.

DAG (Gráfico acíclico dirigido)

Esto puede considerarse como una secuencia de acciones sobre los datos. Son una combinación de vértices y aristas. Cada vértice representa un RDD y cada borde representa el cálculo que debe realizarse en ese RDD. Este es un gráfico que contiene todas las operaciones aplicadas al RDD.

Este es un gráfico dirigido ya que un nodo está conectado al otro. El gráfico es acíclico ya que no hay bucle o ciclo dentro de él. Una vez que se realiza una transformación, no puede volver a su posición original. Una transformación en Apache Spark es una acción que transforma un estado de partición de datos de A a B.

Entonces, ¿cómo funciona esta arquitectura? Dejanos ver.

La arquitectura de Apache Spark tiene dos demonios principales y un administrador de clústeres . Estos son: demonio maestro y trabajador . Un demonio es un programa que se ejecuta como un proceso en segundo plano. Un clúster en Spark puede tener muchos esclavos pero un solo demonio maestro.

Dentro del nodo maestro , hay un programa controlador que ejecuta la aplicación Spark. El shell interactivo que puede usar para ejecutar el código actúa como el programa de manejo. Dentro del programa del controlador, se crea Spark Context. Este contexto y el programa controlador ejecutan un trabajo con la ayuda de un administrador de clústeres.

Luego, el trabajo se distribuye en el nodo trabajador después de dividirlo en muchas tareas. Los nodos trabajadores ejecutan las tareas en los RDD . El resultado se devuelve al Spark Context . Cuando aumenta la cantidad de trabajadores, los trabajos se pueden dividir en varias particiones y ejecutarse en paralelo en muchos sistemas. Esto disminuirá la carga de trabajo y mejorará el tiempo de finalización del trabajo.

Apache Spark: Beneficios

Estas son las ventajas de usar Apache Spark :

Velocidad

Mientras se ejecutan trabajos, los datos se almacenan primero en RDD. Entonces, como estos datos se almacenan en la memoria, se puede acceder a ellos rápidamente y el trabajo se ejecutará más rápido. Junto con el almacenamiento en caché en memoria, Spark también ha optimizado la ejecución de consultas. A través de esto, las consultas analíticas pueden ejecutarse más rápido. Se puede obtener una velocidad de procesamiento de datos muy alta. Puede ser 100 veces más rápido que Hadoop para procesar datos a gran escala.

Manejo de múltiples cargas de trabajo

Apache Spark puede manejar varias cargas de trabajo a la vez. Estos pueden ser consultas interactivas, procesamiento de gráficos, aprendizaje automático y análisis en tiempo real. Una aplicación Spark puede incorporar muchas cargas de trabajo fácilmente.

Facilidad de uso

Apache Spark tiene API fáciles de usar para manejar grandes conjuntos de datos. Esto incluye más de 100 operadores que puede usar para crear aplicaciones paralelas. Estos operadores pueden transformar datos y los datos semiestructurados se pueden manipular mediante API de marcos de datos.

Ayuda de idioma

Spark es el favorito de los desarrolladores, ya que admite múltiples lenguajes de programación como Java, Python, Scala y R. Esto le brinda múltiples opciones para desarrollar sus aplicaciones. Las API también son muy fáciles de usar para los desarrolladores, ya que les ayudan a ocultar la complicada tecnología de procesamiento distribuido detrás de los operadores de alto nivel que ayudan a reducir la cantidad de código necesario.

Eficiencia

La evaluación perezosa se lleva a cabo en Spark. Esto significa que todas las transformaciones realizadas a través del RDDS son de naturaleza perezosa. Entonces, los resultados de estas transformaciones no se producen de inmediato y se crea un nuevo RDD a partir de uno existente. El usuario puede organizar el programa Apache en varias operaciones más pequeñas, lo que aumenta la manejabilidad de los programas.

La evaluación perezosa aumenta la velocidad del sistema y su eficiencia.

Soporte comunitario

Al ser uno de los mayores proyectos de big data de código abierto, cuenta con más de 200 desarrolladores de diferentes empresas trabajando en él. En 2009, se inició la comunidad y ha ido creciendo desde entonces. Por lo tanto, si se enfrenta a un error técnico, es probable que encuentre una solución en línea, publicada por los desarrolladores.

También puede encontrar muchos desarrolladores independientes o de tiempo completo listos para ayudarlo en su proyecto Spark.

Transmisión en tiempo real

Spark es famoso por transmitir datos en tiempo real . Esto es posible gracias a Spark Streaming, que es una extensión de la API principal de Spark. Esto permite a los científicos de datos manejar datos en tiempo real de varias fuentes, como Amazon Kinesis y Kafka . Los datos procesados ​​luego se pueden transferir a bases de datos, sistemas de archivos y tableros.

El proceso es eficiente en el sentido de que Spark Streaming puede recuperarse rápidamente de fallas de datos. Realiza un mejor equilibrio de carga y utiliza los recursos de manera eficiente.

Aplicaciones de Apache Spark

Después de la introducción a Apache Spark y sus beneficios , aprenderemos más sobre sus diferentes aplicaciones:

Aprendizaje automático

La capacidad de Apache Spark para almacenar los datos en la memoria y ejecutar consultas repetidamente lo convierte en una buena opción para entrenar algoritmos de ML. Esto se debe a que ejecutar consultas similares repetidamente reducirá el tiempo necesario para determinar la mejor solución posible.

La biblioteca de aprendizaje automático de Spark (MLlib) puede realizar operaciones de análisis avanzadas, como análisis predictivo, clasificación, análisis de sentimientos, agrupación en clústeres y reducción de dimensionalidad.

Integración de datos

Los datos que se producen en los diferentes sistemas dentro de una organización no siempre están limpios y organizados. Spark es una herramienta muy eficiente para realizar operaciones ETL en estos datos. Esto significa que ejecuta, extrae, transforma y carga operaciones para extraer datos de diferentes fuentes, limpiarlos y organizarlos. Estos datos luego se cargan en otro sistema para su análisis.

Análisis interactivo

Este es un proceso a través del cual los usuarios pueden realizar análisis de datos en datos en vivo. Con la ayuda de la función de transmisión estructurada en Spark, los usuarios pueden ejecutar consultas interactivas sobre datos en vivo. También puede ejecutar consultas interactivas en una sesión web en vivo que impulsará el análisis web. Los algoritmos de aprendizaje automático también se pueden aplicar a estos flujos de datos en vivo.

Informática de niebla

Sabemos que IoT (Internet de las cosas) se ocupa de una gran cantidad de datos que surgen de varios dispositivos que tienen sensores. Esto crea una red de dispositivos y usuarios interconectados. Pero a medida que la red IoT comienza a expandirse, existe la necesidad de un sistema de procesamiento paralelo distribuido.

Por lo tanto, el procesamiento de datos y el almacenamiento descentralizado se realizan a través de Fog Computing junto con Spark . Para ello, Spark ofrece potentes componentes como Spark Streaming, GraphX ​​y MLlib. Obtenga más información sobre las aplicaciones de Apache Spark.

Conclusión

Hemos aprendido que Apache Spark es rápido, eficaz y rico en funciones. Es por eso que empresas como Huawei, Baidu, IBM, JP Morgan Chase, Lockheed Martin y Microsoft lo están utilizando para acelerar sus negocios. Ahora es famoso en varios campos, como el comercio minorista, los negocios, los servicios financieros, la gestión de la atención médica y la fabricación.

A medida que el mundo se vuelve más dependiente de los datos, Apache Spark seguirá siendo una herramienta importante para el procesamiento de datos en el futuro.

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